利用Vitis开发基于ZCU106的神经网络加速器(二)——DPU编译及Demo_dpu kernel编译工具是什么-程序员宅基地

技术标签: ZCU106  

前言

上一篇文章讲到了如何生成可供Vitis使用的XRT platform。这次我们使用生成的platform来开发一个完整的加速器Demo并在ZCU06上跑通。

DPU概述

DPU是Vitis AI中官方提供的FPGA神经网络加速器,其架构如下图:
在这里插入图片描述
DP(Deep Learning Processor Unit)是专用于卷积神经网络的可配置计算引擎。 引擎中使用的并行度是设计参数和应用程序。 它包含一组高度优化的指令,并支持大多数卷积神经网络,例如VGG,ResNet,GoogleNet,YOLO,SSD,MobileNet,FPN等。详情可见Github

编译安装过程

  • 环境要求:
    除与上一篇文章中相同的环境要求外,还需要下载xilinx-zynqmp-common-v2020.1硬件平台。
    下载完成后,解压相关内容,正式进入编译过程。
    tar xzf xilinx-zynqmp-common-v2020.1.tar.gz
    gunzip xilinx-zynqmp-common-v2020.1/rootfs.ext4.gz
    
  1. 首先下载Vitis AI到你的工作目录,建议下载适配你的Vitis和petalinux版本的release版本,我下载的是Vitis AI 1.2.1,master分支下的代码仍处于开发中,使用可能会有未知的问题。
    下载完成后,进入DPU-PRD子文件夹,目前我们仅会用到此文件夹下的内容。

    cd <Vitis_AI_HOME>/DPU-TRD
    

    可以看到有三个文件夹,app是我们的Demo程序Restnet50,dpu_ip包含dpu的ip核,而prj则是我们要编译的工程目录。
    prj目录中有Vitis和Vivado两个文件夹,使用不同工具开发的开发者可以选择进入不同的文件夹。我们进入Vitis

    cd prj/Vitis
    
  2. 修改Makefile
    先进行备份

    cp Makefile Makefile.bak
    

    修改Makefile,将XOCC_OPTS的–config修改为prj_config_104_2dpu,ZCU106使用的FPGA芯片与ZCU104相同,因此我们使用ZCU104的配置。

    #XOCC_OPTS = -t ${TARGET} --platform ${SDX_PLATFORM} --save-temps --config ${DIR_PRJ}/config_file/prj_config --xp param:compiler.userPostSysLinkOverlayTcl=${DIR_PRJ}/syslink/strip_interconnects.tcl 
    XOCC_OPTS = -t ${TARGET} --platform ${SDX_PLATFORM} --save-temps --config ${DIR_PRJ}/config_file/prj_config_104_2dpu --xp param:compiler.userPostSysLinkOverlayTcl=${DIR_PRJ}/syslink/strip_interconnects.tcl 
    
  3. 初始化编译环境:

    export TRD_HOME =<Vitis AI path>/DPU-TRD
    source <vitis install path>/Vitis/2020.1/settings64.sh
    source opt/xilinx/xrt/setup.sh
    export EDGE_COMMON_SW=<mpsoc common system>/xilinx-zynqmp-common-v2020.1 
    export SDX_PLATFORM=<zcu106 base platform path>/xilinx_zcu106_base_202010_1/xilinx_zcu106_base_202010_1.xpfm
    

    其中,EDGE_COMMON_SW为之前下载的xilinx-zynqmp-common-v2020.1路径,SDX_PLATFORM为上一篇文章中生成的platform路径。

  4. 编译

    make  KERNEL=DPU_SM DEVICE=zcu106
    

    这个过程会比较漫长,我在自己的机器上跑了3小时左右。编译成功后,生成的文件放置到$TRD_HOME/prj/Vitis/binary_container_1/sd_card目录下。

  5. 烧录SD卡。
    这里要用到一个软件,balena etcher,下载地址点击这里,linux版本下载完成后无需安装,解压后即可使用。这个软件可以直接烧录binary_container_1目录下的sd_card.img镜像文件至SD卡中,该镜像文件中包含了所有我们需要的数据。

    软件使用方式非常简单,我们选择sd_card.img,下一步选择要烧录的SD卡(当然此时SD卡需要连接到电脑),再点击flash即可。

    软件会自动将SD卡分区,分为一个boot区,包含系统启动所需文件,以及rootfs文件系统,即系统启动后我们的/目录。

    烧录好后我们将TRD_HOME/app文件夹拷贝到rootfs分区的home/root下,系统启动后运行测试。

  6. 启动系统。

    我们的SD卡烧录好了,接下来就是启动ZCU106并进行调试。我们将板子的启动模式调整为从SD卡启动,对应的板子上的开关为off,off,off,on。插入SD卡,先不打开电源,接下来我们电脑打开串口调试工具,来观察板子的启动情况。

    板子的UART接口通过USB UART转接线连接到ubutnu,ubuntu打开minicom,如果没有minicom使用sudo apt install minicom进行安装。

    我们将minicom的配置调整为波特率115200,8数据位,1校检位,端口一般为/dev/ttyUSB0(如果不是需要自己用lsusb命令等找到板子连接的USB口)。注意将硬件控制和软件控制均设置为no,否则可能出现无法在minicom中输入命令的情况。

    我们打开板子的电源,如果没有问题的话,你将会看到Xilinx ZYNQ MP First Stage Boot Loader的字样,然后进行启动相关信息的打印,当最终看到root@zynqmp-commonn-2020_1的字样,那么恭喜,说明系统启动成功了。

    我们为板子插上网线,minicom中输入ifconfig,得到板子的ip地址,以后就可以在电脑上通过ssh来登录板子了。当然这需要我们的板子和ubuntu在一个局域网中,或者能互相ping通。

  7. 测试resnet50

    我们先前已经将app文件copy到root目录下,我们cd进入app文件夹。依次执行:

    tar xzf resnet50.tar.gz
    env LD_LIBRARY_PATH=samples/lib XLNX_VART_FIRMWARE=/media/sd-mmcblk0p1/dpu.xclbin samples/bin/resnet50 img/bellpeppe-994958.JPEG
    

    看到:

    score[945]  =  0.992235     text: bell pepper,
    score[941]  =  0.00315807   text: acorn squash,
    score[943]  =  0.00191546   text: cucumber, cuke,
    score[939]  =  0.000904801  text: zucchini, courgette,
    score[949]  =  0.00054879   text: strawberry,
    

    说明DPU运行正常。
    不过我个人这里遇到了问题,程序能够正常运行,但是分类结果不对,我的结果是:

    score[816]  =  0.00531614   text: spindle,
    score[723]  =  0.00414021   text: pinwheel,
    score[612]  =  0.00414021   text: jinrikisha, ricksha, rickshaw,
    score[592]  =  0.00414021   text: hard disc, hard disk, fixed disk,
    score[369]  =  0.00414021   text: siamang, Hylobates syndactylus, Symphalangus syndactylus,
    

    至今这个问题还没解决,有运行得到正常结果的同学可以给我评论,我们交流一下,万分感谢。

遇到的问题

我遇到的问题大部分都是XX文件找不到,这时候需要我们自己找到该文件,然后在Makefile中修改该文件的位置,一般都能解决问题。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/GaleZhang/article/details/110070620

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