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[導讀]從去年推出ACAP(自適應計算加速平臺)到收購深厚學術背景加持的深鑒科技,再到近一兩個月前逐漸正式完全開放下載的Vitis和Vitis AI,Xilinx的路線一直很明確——便是“剛柔并濟”,軟件硬件兩手都要強。

眾所周知,Xilinx(賽靈思)是FPGA的發明者,而自此之后,Xilinx一直屬于一個著重于硬件的企業。此前,21ic中國電子網曾報道過Xilinx解鎖全員創新的平臺Vitis™及Vitis™ AI統一軟件平臺,該平臺可突破軟硬件壁壘,使得硬件、軟件、算法工程師均可參與FPGA的開發之中。

從去年推出ACAP(自適應計算加速平臺)到收購深厚學術背景加持的深鑒科技,再到近一兩個月前逐漸正式完全開放下載的Vitis和Vitis AI,Xilinx的路線一直很明確——便是“剛柔并濟”,軟件硬件兩手都要強。

如今,Vitis與Vitis AI統一軟件平臺已完全正式開放下載,且開源免費。12月3日,在2019賽靈思開發者大會(2019XDF)亞洲站上,Xilinx針對這款AI和機器學習的統一軟件平臺進行了重點介紹。

21ic中國電子網記者受邀參加此次活動的媒體訪談。現場賽靈思軟件與 AI 產品市場營銷副總裁Ramine Roane(羅明)為記者解答了關于Vitis這個平臺及AI相關問題。


Vitis AI是兼顧自適應和可編程的異構平臺

 

目前來說,擺在行業面前的趨勢便是異構計算、從云到邊緣、AI激增三個趨勢,在此同時便帶來了自適應加速引擎的編程與集成、需要可重定目標的能力、整體應用的加速與集成的挑戰,面對這種挑戰行業需要一款能夠解決問題的平臺。

Vitis AI則是解決上述問題的平臺,不僅開源,且提供豐富的官方優化過的IP、工具、庫、模型和示例設計。據Ramine Roane介紹,非常有意思的是,Vitis這一名稱詞源來源于法語,意為生命力,這也充分詮釋了Xilinx在生態系統方面所要創造的生命力。

Vitis AI重點信息

圖1:Vitis AI重點信息

眾所周知,2000年以前,半導體芯片遵循著摩爾定律,每隔12個月同等價目的芯片上可集成的器件數目便會增加一倍;而時至2000年,登納德縮放比例定律(Dennard scaling)逐漸進入瓶頸,頻率很難再進一步改善,此時所有CPU和計算機最多只能到達2~4Ghz的速度,并且維持了10年之久仍未有提升;為提升應用性能,后使用多核CPU,使得問題從硬件轉向軟件,但由于阿達姆爾定律,效能功率沒有辦法進一步提升。

所以,異構CPU與加速器便應運而生,Ramine Roane表示目前為止,本著這個方向整體是沒有問題的,但難點在于這些架構都是固定的,這樣便很難追趕AI的創新速度。他對此解釋表示,現如今很多AI模型經過三個月就要改變一次,如若工程師想建立一個ASIC或GPU的架構需花費至少一年半的設計時間,這種設計周期遠遠大于AI模型的更替周期。

因此,Xilinx所打造的這款Vitis統一軟件平臺在自適應方面,因其可針對不同應用進行硬件優化,所以開發者無需等待新芯片到來便可建立特定架構應用。

行業趨勢是異構計算

圖2:行業趨勢是異構計算

值得注意的是,Xilinx所提出的異構,與傳統異構并不同,是自適應的異構,主要是軟件感知架構,這種架構將不再單純用硬件決定應用場景。當然Xilinx去年10月發布的ACAP也已提出軟件自適應計算加速平臺,該平臺是為配合ACAP而生。

現今基本大多采用可編程或自適應來解決,但大多數情況下,市面的CPU、GPU、ASSP在可編程和自適應上市場還難以做到二者同時存在,Vitis正是這樣一款既可做到可編程,又可做到自適應的軟件平臺。

Vitis AI兼顧可編程和自適應

圖3:Vitis AI兼顧可編程和自適應

現在來說,自適應深度加速這方面,據Ramine Roane介紹,自去年收購深鑒科技,目前實現了三種不同AI算法的優化模型,另外深鑒科技還提供了AI優化器、AI量化器、AI 編譯器、AI 分析器不同的工具。在架構方面,目前Xilinx焦點放在CNN DPU,因為在云和邊緣器件上現在以CNN為主,明年則逐漸轉向LSTM DPU和MLP DPU上。

Xilinx AI加速 AI 實現

圖4:Xilinx AI加速 AI 實現

在自適應加速平臺結構上,包含四部分(如圖5),紅色部分為FPGA結構,可用于定制的邏輯/內存;綠色部分為矢量處理器,矢量處理器是適合高度流水線作業的處理器,在AI加速上更有效,擅長做算數、矩陣,主要用于AI運算;藍色部分可嵌入ARM內核子系統;黃色部分的片上網絡,用于將不同架構連接起來。

Romine Roane指出,這個加速平臺雖然從表面看起來像FPGA,也是陣列式排布,但內部包含DSP處理器,形成DSP和FPGA的混合體,從而實現可配置的數據流。

自適應計算加速平臺

圖5:自適應計算加速平臺

 

Vitis 是免費開源且全員參與的平臺

 

Ramine Roane為記者介紹表示,開源作為Xilinx轉型戰略的一部分,該平臺便是重要成果之一。他表示,作為用戶自2001年便已是開源產品用戶,而2007開始成為貢獻者,現在開源已經成為Xilinx的戰略核心。

他強調,在賽靈思運行時庫(XRT)方面,則也已在Github也擁有了許多經過優化的AI模型,其中一些是深鑒公司提供的技術。值得一提的是,Xilinx還推出了Developer.xilinx.com這樣一網站,主要將Vitis專家和相關的開發人員建立聯系,這也是Xilinx轉型戰略的一部分。

據了解,目前該網站已有50多篇來自于不同領域的開發人員的專家提供的專業經驗。

那么,Vitis與Vitis AI的正式開放意味著什么?對于硬件工程師來說,可繼續利用此前Xilinx的 Vivado™設計套件進行開發;軟件工程師則可利用Vitis平臺所提供的C/C++/Python或Xilinx的V++編譯器進行開發;AI與數據科學家則可利用TensorFlow、Caffe、PyTorch及Xilinx優化好的開源模型進行開發,另外還可利用FFmpeg進行視頻轉碼。

Vitis是支持所有開發者構建和部署各方面的平臺

圖6:Vitis是支持所有開發者構建和部署各方面的平臺

需要注意的是,Vitis這款平臺還擁有豐富的開發工具套件,因此不僅全員可以參與進來,在開發方面,無論擁有任何需求,也可一站式完成。

豐富的開發工具套件

圖7:豐富的開發工具套件

 

使用Vitis AI能創造什么

 

Vitis AI,顧名思義,必然可在數據量大、算法復雜的場景發揮重要作用。Ramine Roane為記者介紹了幾個例子:

1、醫療診斷:illumina是一家生命科學公司,利用Xilinx的FPGA加速了醫療診斷。具體來說,重癥新生兒過去在基因組分析上需要用1天,而現在20分鐘就可以進行診斷的判定,這也與Vitis的意思“生命力”不謀而合。

2、汽車行業:DAIMLER汽車公司利用Xilinx的技術加速實現了AI的決策,具體通過FPGA的I/O獲取攝像頭、激光雷達、傳感器等信息,另外還可以使用自適應器件,最終實現了快速和低延時的決策,增強了安全性。

而據賽靈思總裁兼首席執行官 Victor Peng表示,小馬智行在車輛識別時,遇到GPU延時的問題,通過Vitis AI解決了相關問題。

另外一個成功案例便是日立公司,它是汽車行業的一級供應商,該公司使用VITIS AI構造了汽車前端的攝像頭來進行車輛識別。

3、數據分析:CERN是位于瑞士的一家歐洲核子研究院,通過粒子碰撞機和質子碰撞碎片的分析,發現希格斯的玻色子,通過Xilinx的技術加速對碎片進行快速分析得出結論,值得一提的是此發現還奪得諾貝爾獎。

4、5G:三星在本國進行的5G部署,是使用Versal進行下一代的5G部署,同時也應用了Vitis AI。

賽靈思軟件與 AI 產品市場營銷副總裁Ramine Roane(羅明)正在為記者講解

圖8:賽靈思軟件與 AI 產品市場營銷副總裁Ramine Roane(羅明)正在為記者講解

 

總結

 

Xilinx從硬件逐漸變“軟”,其實并不是一蹴而就的。就這個問題,Ramine Roane強調,在此方面,Xilinx籌備了5~6年時間,據了解Vitis 統一軟件平臺由 1000 位軟件工程師歷經五年精心研發。

目前專門學習硬件開發的人員越來越少,通常是軟硬結合,并且全球硬件開發者可能只有10萬~20萬的規模,而軟件開發人員則是數以百萬計的,因此這樣的工具可以讓全員參與進設計之中。

在AI激增的現如今社會下,也許“剛柔并濟”才是出路,一方面,要既可編程還要自適應,另一方面,能夠調動軟件、硬件兩方面工程師全面進入開發。

Vitis AI不僅將AI和傳統軟件開發統一起來了,還將云和邊緣、異構計算等全部統一在一起。當然,最值得關注的仍然還是開源免費,這無疑對于開發者來說是一個“福音”。

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