XDNN TVM - Nov 2019

本文档主要介绍了Xilinx的xDNN TVM框架，重点聚焦于其在FPGA加速和深度学习模型部署中的应用。以下是核心内容的总结： ### 1. **FPGA节点与TVM集成** - 文档展示了FPGA节点在TVM图中的定义，包括节点的输入输出和属性配置。通过注册TVM函数，XDNN能够访问FPGA的运行时API，实现加速运算。 - 代码示例展示了如何在Python中注册TVM操作函数（如`accel_fused`），并调用FPGA运行时接口。 ### 2. **xDNNv3处理器架构** - xDNNv3是一款为深度神经网络（DNN）优化的云DPF处理器，支持多种网络模型和任意规模的图像。 - 其关键特性包括： - 可配置覆盖器和专用指令集（如卷积、最大池化等）； - 高频率和高计算效率，单设备可集成多达1536个DSP（数字信号处理器）； - 支持多实例部署，如U200支持3个实例，U250支持4个实例。 ### 3. **TVM分区机制** - TVM通过图分区技术，将计算任务划分为FPGA和CPU执行的部分，实现硬件资源的高效利用。 - 分区策略基于图解析、优化和编译，特别适用于多分支网络（如YOLOv3、SSD）。 ### 4. **TVM作为统一的机器学习前端** - TVM作为统一的ML前端框架，支持多种深度学习框架（如Relay、NNVM）和优化工具链（如图解析器、量化器、编译器等）。 - 通过模块化设计（如`AccelModule`），TVM实现了从Tensor图到Xilinx张量图的转换和优化。 ### 5. **应用场景** - xDNN TVM框架广泛应用于多种深度学习任务，包括： - 姿态估计（Pose estimation）； - 视频分析（Video analytics）； - 车道检测（Lane detection）； - 目标检测（Object detection）； - 图像分割（Segmentation）等。 ### 总结 本文档系统地介绍了Xilinx的xDNN TVM框架，涵盖了其在FPGA加速、架构设计、TVM分区机制、前端框架功能以及应用场景等方面的核心内容，展现了其在深度学习模型部署和优化中的强大功能。