【原創】賽靈思,你都第一了還這樣拼會讓追趕者很絕望啊

winniewei 提交于 周五, 10/11/2019
【原創】賽靈思,你都第一了還這樣拼會讓追趕者很絕望啊

作者:張國斌

在FPGA領域,有一家神一樣存在的公司

它? 就? 是FPGA的發明者---全球FPGA龍頭老大Xilinx(賽靈思)公司!

如何神一樣的存在?

因為是賽靈思公司開創了IC領域的fablesss模式,就是目前的輕資產的IC設計公司模式---具體說就是自己不制造和封測IC,只負責IC設計,這樣的模式催生了現在的半導體產業大分工--IC設計公司負責IC設計,晶圓廠負責IC制造,封測廠商負責IC芯片封測,IDH負責方案,OEM做品牌和系統設計。

發明FPGA的大牛就是賽靈思的創始人之一的RossFreeman,這位密西根大學的畢業生,1984年提出了可編程的理念——讓芯片就像一個空白的磁帶,可以隨由工程師在上面編程增添功能, 就好像畫師在白布上任意涂鴉。這念頭又如一石激起千層浪,誕生了一個價值數十億美元的全新行業——可編程邏輯器件(PLD)。

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Freeman 因這項發明而榮登2009 美國發明家名人堂,可惜他英年早逝沒有看到自己締造的帝國是何等的輝煌。你看,大神都是這樣看IC layout的--這是Ross Freeman在檢查全球第一款FPGA--XC2064。

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這是全球第一款FPGA(確切地說是CPLD)

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到今天,賽靈思已經成立35年了,35年來,賽靈思主導了可編程器件的發展,從最早的膠合邏輯器件發展到如今有上百億晶體管的系統級器件,賽靈思無論是在架構還是工藝上都是一騎絕塵。現在,賽靈思都不叫自己家是FPGA的領頭羊了,而是稱自己是自適應計算的全球領導者。

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這是因為FPGA已經發展到自適應異構計算時代,這比異構還要高級,以前是架構感知軟件,現在是軟件感知架構!

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當然在股票上賽靈思也是一路如猛牛狂奔,從上市到現在就是一路漲漲漲!賽靈思年收入是30億美元左右,市值是228億美元,而幾天前熱門的安富利公司,年收入是160億美元,但市值只有45億美元 ,為啥有這樣的反差?就是因為大家看好賽靈思未來發展后勁和強勁的創新能力。

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幾年前賽靈思最大的競爭對手Altera被英特爾公司收購后,賽靈思就成了FPGA領域的絕對王者,如果按段位算應該是最強王者了,而其他對手估計還都是白銀級別,人都說失去了對手就沒了發展動力,但賽靈思就像會左右互搏的周伯通,在創新之路上反而走的更快了!

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在FPGA領域一騎絕塵之后,2018年,在賽靈思XDF開發者大會上,賽靈思新任CEO?Victor Peng 宣布賽靈思向平臺轉型,推出一個更厲害的“大殺器”——自適應計算加速平臺ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform,讀唉-CAP,這個名字有點拗口,今年8月,在賽靈思美國創新日上,我問賽靈思CTO為啥取個這個名字,他說特別啊,你看FPGA不是也難叫啊,不是很多人也都記住了嗎?嗯,是啊,我竟無言以對。),“ACAP是一個高度集成的多核異構計算平臺,能根據各種應用與工作負載的需求從硬件層對其進行靈活修改。ACAP 可在工作過程中進行動態調節的自適應能力,實現了 CPU 與 GPU 所無法企及的性能與性能功耗比。”Victor指出,“在大數據與人工智能迅速興起的時代,ACAP 理想適用于加速廣泛的應用,其中包括視頻轉碼、數據庫、數據壓縮、搜索、AI推斷、基因組學、機器視覺、計算存儲及網絡加速等。軟硬件開發人員將能夠針對端點、邊緣及云應用設計基于 ACAP 的產品。可以說有了ACAP,賽靈思又一次抓住了人工智能大數據的機遇。

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據介紹,首款 ACAP 產品系列,采用的是臺積電 7 nm工藝,技術開發的代號為“Everest(珠穆朗瑪峰)”的Versal 與 Alveo 兩大芯片產品系列。

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ACAP 產品系列是賽靈思超越自己的又一次飛躍,是把FPGA內嵌處理器之后的又一次大升級,也順應了異構計算的發展需求,更進一步鞏固了其在可編程領域的龍頭地位,賽靈思還能超越自己嗎?

10月9日,不斷創新的賽靈思又發布了一個新東東,感覺簡直讓追趕者要絕望!

Vitis橫空出世!

10月9日,賽靈思宣布推出一款名為“Vitis”的統一軟件平臺(一個月后面市,開放、免費),這個平臺包括目標平臺、核心開發套件、加速庫和特定領域開發環境,據稱能夠讓軟硬件開發者們在無需掌握硬件專業知識的情況下,根據軟件或算法代碼來自動適配并使用賽靈思的硬件架構。

這個很牛,我們都知道,FPGA最難的就是開發工具,很多本土FPGA廠商的短板就是開發工具,這些年,賽靈思主要做的工作是不斷降低FPGA的開發門檻,我們知道,最早開發FPGA是需要懂VHDL語言的---這就跟開發IC一樣,門檻極高,不是一般人能用的,更別說軟件開發人員。后來賽靈思推出了能直接編譯C to FPGA語言的工具,讓軟件人員可以輕松開發FPGA了,就跟現在開發X86程序一樣,不用關心是英特爾的CPU還是AMD的,只要專注應用開發就好。現在,賽靈思的“Vitis”來了,一站式解決了嵌入式開發、軟件應用開發、AI開發等所有問題,讓所有人可以都可以創新,堪稱是軟件開發全家桶!

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這次發布,賽靈思大中華區銷售副總裁唐曉蕾 ( Maria) 及賽靈思軟件和人工智能高級經理羅霖( Andy )雙雙站臺,揭開了賽靈思通過軟件革新,解鎖軟件開發者的硬件加速壁壘,將賽靈思獨特的自適應計算能力帶給全員開發者的新篇章。

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圖:唐曉蕾通過賽靈思從器件到平臺轉型戰略和產業發展趨勢介紹 Vitis 發布的行業意義。

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圖:羅霖詳細介紹 Vitis 技術細節、功能、資源及發展路線。

據介紹,Vitis 統一軟件平臺歷經五年、投入總計 1000 個人工年開發,無需用戶深入掌握硬件專業知識,即可根據軟件或算法代碼自動適配和使用賽靈思硬件架構。此外,Vitis 平臺不限制使用專有開發環境,而是可以集成到通用的軟件開發工具中,并利用豐富的已經優化的開源庫,使開發者能夠專注于算法的開發。

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通俗地說

【Vitis】是一款?統一軟件平臺,可以讓包括軟件工程師和 AI 科學家在內的廣大開發者都能受益于硬件靈活應變的優勢。

可以說,Vitis的推出,解決了目前FPGA開發的痛點,提出了一種新的開發思路,值得本土FPGA廠商學習。

據介紹 ,Vitis獨立于 Vivado? 設計套件,后者仍然繼續為希望使用硬件代碼進行編程的用戶提供支持。但是,Vitis 也能夠通過將硬件模塊封裝成軟件可調用的函數,從而提高硬件開發者的工作效率。

這是Vitis視頻介紹

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賽靈思的CEO?Victor Peng這樣評價Vitis。

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隨著計算需求呈指數級增長,工程師與科學家常常受到固定芯片性能的局限。賽靈思打造了一個卓越的設計環境,使各學科領域的編程人員與工程師能夠使用他們已熟知并掌握的工具和框架,共同開發與優化他們的軟硬件。這意味著他們可以根據自己的應用調整硬件架構,而不需要新型芯片。

——?Victor Peng,賽靈思總裁兼首席執行官

Vitis統一軟件平臺到底是個什么平臺?我們來詳細聊聊

| Vitis 統一軟件平臺介紹?|

Vitis 堆棧

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Vitis 平臺構建在基于堆棧的架構之上,該架構可以無縫插入到開源的標準開發系統與構建環境,而且最重要的是,它包含一套豐富的標準庫。

基礎層是 Vitis 目標平臺。該平臺由電路板和預編程 I/O構成。第二層稱為 Vitis 核心開發套件,覆蓋開源賽靈思運行時庫,以管理不同域間的數據移動,包括子系統、即將發布的 Versal ACAP? 內的 AI 引擎和必要的外部主機。此外,該層也提供編譯器、分析器和調試器等核心開發工具。雖然賽靈思提供的是世界一流的設計環境,但是這些工具設計的目的是能與業界標準的構建系統與開發環境無縫集成。

在第三層,8 個 Vitis 庫提供 400 余種優化的開源應用。這 8 個庫分別是:Vitis 基本線性代數子程序(BLAS)庫、Vitis 求解器庫、Vitis 安全庫、Vitis 視覺庫、Vitis 數據壓縮庫、Vitis 計量金融庫、Vitis 數據庫集和 Vitis AI 庫。借助這些庫,軟件開發者可以使用標準的應用編程接口(API)來實現硬件加速。

Vitis AI 和特定領域架構

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Vitis 平臺的第 4 層,也是最具有變革意義的一層是 Vitis AI。它集成了特定領域架構(DSA)。DSA 提供了針對AI模型的硬件實現,開發者可以使用包括 TensorFlow 和 Caffe 等業界領先框架對其進行配置與編程。Vitis AI 提供的工具鏈能在數分鐘內完成優化、量化和編譯操作,在賽靈思器件上高效地運行預先訓練好的AI模型。此外,它也為從邊緣到云端的部署提供了專用 API,實現業界一流的推斷性能與效率。賽靈思很快還將推出另一個 DSA(Vitis Video),支持從 FFmpeg 直接進行編碼并提供同樣超級簡單且功能極強大的端到端視頻解決方案。由合作伙伴公司提供的 DSA 包括:與 GATK 集成用于基因分析的Illumina,與ElasticSearch 集成用于大數據分析的BlackLynx,以及當前我們客戶正在使用的專有DSA。

O V E R V I E W

Vitis 統一軟件平臺簡介

Vitis 統一軟件平臺包括:

  • 全面的內核開發套件,可無縫構建加速的應用

  • 完整的硬件加速開源庫,針對 Xilinx 硬件平臺進行了優化

  • 插入特定領域的開發環境,可直接在熟悉的更高層次框架中進行開發

  • 不斷發展的硬件加速合作伙伴庫和預建應用生態系統

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K E Y? C O M P O N E N T

重 要 組 件

Vitis AI 開發環境

一個專門的開發環境,用于在 Xilinx 嵌入式平臺、Alveo 加速卡或云端 FPGA 實例上加速 AI 推斷。Vitis AI 不僅支持業界領先的深度學習框架,如 Tensorflow 和 Caffee ,而且還提供全面的 API 來修剪、量化、優化和編譯訓練過的網絡,從而可為您部署的應用實現最高的 AI 推斷性能。

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Vitis 加速庫

性能優化的開源庫,提供開箱即用的加速,對于采用 C、C++ 或 Python 編寫的現有應用而言,代碼修改極少,甚至不需要修改代碼。按原樣利用特定領域的加速庫,通過修改適應您的需求,或者在您的自定義加速器中用作算法構建塊。

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Vitis Core 開發套件

完整的圖形開發工具和命令行開發工具,其中包括 Vitis 編譯器、分析器和調試器,用于構建、分析性能瓶頸問題,調試加速算法,使用 C、C++ 或 OpenCL 進行開發。在您自己的 IDE 中使用這些特性,或者使用獨立的 Vitis IDE。

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Xilinx RunTime 庫

Xilinx 運行時 (XRT) 可促進應用代碼(運行在嵌入式 ARM 或 x86 主機上)與加速器(部署在基于 PCIe 的 Xilinx 加速卡、基于 MPSoC 的嵌入式平臺或 ACAP 的可重構部分上)之間的通信。它包括用戶空間庫和 API、內核驅動、電路板實用程序和固件。

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Vitis 目標平臺

Vitis 目標平臺為 Xilinx 平臺定義了基本軟硬件架構及應用環境,包括外部存儲接口、自定義輸入輸出接口和軟件運行時。

  • 對于本地或云的 Xilinx 加速卡,Vitis 目標平臺可自動配置 PCIe 接口,這些接口可連接和管理 FPGA 加速器和 x86 應用代碼之間的通信 — 無需實現任何連接細節!

  • 對于 Xilinx 嵌入式器件,Vitis 目標平臺還包括用于平臺上處理器的操作系統、平臺外設的引導加載程序和驅動程序,以及根文件系統。您可以為 Xilinx 評估板使用預定義 Vitis 目標平臺,也可在 Vivado Design Suite 中定義自己的 Vitis 目標平臺。

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使用 Vitis 軟件可以加速應用開發流程

例如智能城市開發,可以通過一系列全面的預先優化模型,這些模型現已就緒,可隨時部署在 Xilinx 器件上。可以找到最相似的模型,開始針對應用重新訓練!

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此外,Vitis?平臺提供了一個功能強大的量化器,支持模型量化、校準和微調。對于高級用戶,我們還提供一個可選的人工智能優化器,其可將模型修剪達 90%!

AI 優化器

有了世界領先的模型壓縮技術,我們可以在對精度影響極小的情況下,將模型的復雜性降低 5 至 50 倍。深度壓縮可將您的 AI 推斷性能提升到一個新的層次。

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AI 量化器

通過將 32 位浮點權值和激活量轉換為 INT8 這樣的定點,AI 量化器可在不影響預測精度的情況下,降低計算復雜度。定點網絡模型需要的內存帶寬更少,因此比浮點網絡模型速度更快,電源效率更高。

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AI 編譯器

將 AI 模型映射至高效指令集及數據流。還可執行高級優化任務,如層融合和指令排程等,并可盡量重復使用片上內存。

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AI 配置器

性能分析器有助于程序員深入分析 AI 推斷實現方案的效率和利用率。

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AI 庫

該運行時提供一系列輕量級 C++ 及 Python API,其可實現便捷的應用開發。此外,它還提供高效的任務調度、內存管理和中斷處理。

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模型簡介

Vitis AI 模型專區包括優化的深度學習模型,可加速在 Xilinx 平臺上部署深度學習推斷的進程。這些模型涵蓋不同的應用,包括但不限于 ADAS/AD、視頻監控、機器人和數據中心等。您可以從這些預先訓練的模型啟動設計,享受深度學習加速的優勢。

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Xilinx AI 平臺支持大量 AI/ML 模型,如下所示。

通用應用

  • 圖像分類:Googlenetv1、Resnet50、Resnet101、Resnet152 Inception v1、BN-inception、VGG16、SqueezeNet、Mobilenet、MobilenetV2

  • 目標檢查:MobilnetV2-SSD, SSD, YOLO v2, YOLO v3, Tiny YOLO v2, Tiny YOLO v3

  • 市場細分:ENet, ESPNet

人臉

  • 面部檢查:SSD、Densebox

  • 路標定位:坐標回歸

  • 面部識別:ResNet + Triplet / A-softmax 丟失

  • 面部屬性識別:分類與回歸

行人

  • 行人檢查:SSD

  • 姿態估計:坐標回歸

視頻分析

  • 目標檢查:SSD、RefineDet

  • 行人屬性識別:GoogleNet

  • 汽車屬性識別:GoogleNet,修改后的 Densebox + GoogleNet

  • 車牌檢查:修改的 DenseBox

  • 車牌識別:GoogleNet + 多任務學習

ADAS/AD(自動駕駛)

  • 目標檢查:SSD、YOLOv2、YOLOv3

  • 車道檢測:VPGNet

  • 語義分割:FPN

Vitis Accelerated Libraries

Vitis 加速庫

Vitis? 統一軟件平臺包括一組廣泛的、性能優化的開源庫,這些庫提供了即開即用的加速功能,并且對現有應用實現最小化代碼更改或零更改。

  • 常見的 Vitis 加速庫(用于數學、統計、線性代數和 DSP)為各種應用提供了一系列核心功能。

  • 特定領域 Vitis 加速庫為視覺及圖像處理、定量金融、數據庫及數據分析以及數據壓縮等工作負載提供了開箱即用的加速功能。

  • 利用合作伙伴加速庫、框架插件以及加速應用這一不斷發展的生態系統,迅速啟動設計,加速您的量產進程。

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使用熟悉的編程語言

采用您熟悉的常用編程語言(如 C、C++ 和 Python)編程的 Vitis 加速庫。將 Xilinx 平臺作為實現您應用的工具 — 在應用層面工作,將您的主要精力集中在解決您所在領域極具挑戰性的問題上,并加速洞察與創新的進程。

無論您是想要加速現有 x86 主機應用代碼的某些部分,還是想要開發在 Xilinx 嵌入式平臺上部署的加速器,在您的代碼中調用 Vitis 加速器庫 API 或內核都可提供與任何軟件庫相同的抽象級別。

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可擴展,靈活度高

所有開發人員都可通過 GitHub 訪問 Vitis 加速器庫,而且這些庫可在所有 Xilinx 平臺間擴展。使用這些優化的庫開發應用并在邊緣、本地或云的 Xilinx 平臺間進行無縫部署,無需重新實現加速應用

為了針對 Xilinx 可為應用帶來的優勢快速進行原型設計和評估,您可將其用作即插即用加速器,在用戶應用中作為 API 直接調用,滿足計算機視覺及圖像處理、定量金融、數據庫和數據分析等多個工作負載需求。

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要為您的應用設計自定義加速器,可將 Vitis 庫函數用作優化的算法構建塊,對其進行修改,以滿足您的特定需求,也可將其用作參考來完全設計您自己的加速器。選擇您需要的靈活性!

將特定領域 Vitis 庫與 Vitis AI 庫或 Vitis AI 開發套件預先優化的深度學習模型相結合,不僅可加速整個應用,而且還可達到整個系統級的功能及性能目標。

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Vitis 加速庫一覽

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目前,AI應用正從云端走向邊緣,而Vitis是支持從邊緣到云端的硬件開發的,Vitis統一軟件平臺還支持用戶在賽靈思的FPGA、SoC和ACAP等異構平臺上開發嵌入式軟件和加速應用,并為邊緣、云和混合計算應用加速提供統一的編程模型,進一步為軟硬件開發者們的硬件開發帶來便利。為了實現從邊緣端到云端的一次性編程,以及自適應的調用和計算,Vitis統一軟件平臺為邊緣端和云端提供了統一的API。

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?“Vitis更像是一個工具,一個幫助客戶增強生命力的工具。”針對這一問題,唐曉蕾說到。一方面,Vitis與硬件有一定的相關性。目前,Vitis支持28nm制程及以下的所有的器件,而未來隨著AI引擎的提升,以及制程工藝更新,Vitis會支持越來越廣泛的硬件和引擎。另一方面,在硬件和軟件創新協同發展的當下,Vitis軟件不僅會讓客戶更便捷地使用第三方IP工具,同時還會通過和客戶的溝通,進一步提高工具應用的效率,完善Vitis的應用性能。

簡單地總結,有了Vitis,賽靈思打造了完整的面向所有開發者的平臺。在這個平臺上,AI和數據科學家可以加速開發,軟件開發者也可以加速開發,硬件開發者也可以加速開發。賽靈思的軟件平臺終于完整和成形了。

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介紹到這里大家清楚了嗎?這個工具有從云端到邊緣,從軟件到 AI 綜合全面的庫和模型,有從硬件到軟件的靈活應變能力,使用標準的環境與 API!而且它是開源的,開源的,開源的!免費的,免費的,免費的!?

我已經迫不及待想試用一下這款開發神器了,你呢?

注:本文為原創文章,轉載請注明作者及來源

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