Vitis AI 环境搭建 & KV260 PYNQ 安装 & 要点总结

目录

[1. 环境](#1. 环境)

[2. 工具及版本介绍](#2. 工具及版本介绍)

[2.1 工具版本兼容性](#2.1 工具版本兼容性)

[2.2 DPU结构](#2.2 DPU结构)

[2.3 DPU命名规则](#2.3 DPU命名规则)

[3. Vitis AI 配置要点](#3. Vitis AI 配置要点)

[3.1 配置安装 Docker 库](#3.1 配置安装 Docker 库)

[3.2 Install Docker Engine](#3.2 Install Docker Engine)

[3.3 添加 Docker 用户组并测试](#3.3 添加 Docker 用户组并测试)

[3.4 克隆 Vitis AI 库](#3.4 克隆 Vitis AI 库)

[3.5 构建 Docker （直接抓取）](#3.5 构建 Docker （直接抓取）)

[3.6 运行 Docker](#3.6 运行 Docker)

[3.7 安装 Jupyter Lab](#3.7 安装 Jupyter Lab)

[4. PYNQ for KV260 配置要点](#4. PYNQ for KV260 配置要点)

[4.1 烧录 Ubuntu 22.04 LTS](#4.1 烧录 Ubuntu 22.04 LTS)

[4.2 配置网络](#4.2 配置网络)

[4.3 关闭图形桌面](#4.3 关闭图形桌面)

[4.4 添加 AMD 软件源并更新升级 Kernel](#4.4 添加 AMD 软件源并更新升级 Kernel)

[4.5 配置 Docker (optional)](#4.5 配置 Docker (optional))

[4.6 安装 xrt zocl driver (optional)](#4.6 安装 xrt zocl driver (optional))

[4.7 安装 Pynq (需配置代理)](#4.7 安装 Pynq (需配置代理))

[4.8 Jupyter Lab 安装中文支持包](#4.8 Jupyter Lab 安装中文支持包)

[4.9 域名解析](#4.9 域名解析)

---

1. 环境

Host: Ubuntu 22.04.4 LTS

Embeded: kv260 with Ubuntu 22.04

AMD KV260 starts with Ubuntu 22.04 https://www.amd.com/zh-cn/products/system-on-modules/kria/k26/kv260-vision-starter-kit/getting-started-ubuntu/getting-started.html

2. 工具及版本介绍

GitHub - Xilinx/Vitis-AI at 2.5Vitis AI is Xilinx's development stack for AI inference on Xilinx hardware platforms, including both edge devices and Alveo cards. - GitHub - Xilinx/Vitis-AI at 2.5https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/2.5

2.1 工具版本兼容性

IP and Tool Version Compatibility --- Vitis™ AI 3.0 documentation

|-----------------------------------|----------------------|--------------------------|
| Software Tools Version | DPUCDZX8G IP Version | ViTis AI Release Version |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2022.2 | 4.1 | v3.0 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2022.1 | 4 | v2.5 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2021.2 | 3.4 | v2.0 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2021.1 | 3.3 | v1.4 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2020.2 | 3.3 | v1.3 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2020.1 | 3.2 | v1.2 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2019.2 | 3.2 | v1.1 |
| Vivado / Vitis / Petalinux 2019.1 | 3.1 | v1.0 |
| Vivado / Petalinux 2019.1 | 3 | N/A |
| Vivado / Petalinux 2018.2 | 2 | N/A |
| Vivado / Petalinux 2018.1 | 1 | First Release |

PYNQ for Kria SOMs：

PYNQ for Kria SOMsPYNQ support and examples for Kria SOMs. Contribute to Xilinx/Kria-PYNQ development by creating an account on GitHub.https://github.com/Xilinx/Kria-PYNQ

DPU-PYNQ (v2.5)

This overlay contains a Vitis-AI 2.5.0 Deep Learning Processor Unit (DPU) and comes with a variety of notebook examples with pre-trained ML models.

Supported boards: KV260, KR260, KD240

从官方给的信息可以看出，KV260 PYNQ Installation 使用的是 Vitis-AI 2.5.0，对应的工具版本Vivado / Vitis / Petalinux 2022.1。

2.2 DPU结构

2.3 DPU命名规则

KV260使用DPUCZDX8G IP，表示：

应用领域：CNN

硬件平台：Zynq DDR

量化方法：decent

Decent：一种量化与优化工具，主要用于对神经网络模型进行压缩和量化，以适配于赛灵思的DPU硬件。Decent支持多种量化策略，包括定点量化（通常为INT8量化）。这种工具的目的是通过减小模型的存储与计算需求来优化执行效率，同时尽量保持推理精度。

Integer threshold：一种量化方法，使用整数阈值来确定量化的位宽和位置。

Float threshold：这种方法使用浮点数阈值来进行量化，与整数阈值类似，但使用的是浮点数。

RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）的缩写，这是一种用于处理序列数据的神经网络结构，通常在量化时需要特别考虑，因为它们的时间依赖性。

量化精度：8 bit

设计目标：通用

3. Vitis AI 配置要点

3.1 配置安装 Docker 库

1. sudo apt update
2. sudo apt install ca-certificates curl gnupg
3. sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
4. curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
5. sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
6. echo "deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
7. "(. /etc/os-release \&\& echo "VERSION_CODENAME")" stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
8. sudo apt update

参考：Install Docker Engine on Ubuntu | Docker Docs

3.2 Install Docker Engine

1. sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

• docker-ce: 这是Docker社区版（Community Edition）的包名。
• docker-ce-cli: 这是Docker社区版的命令行界面工具的包名，允许用户通过命令行与Docker交互。
• containerd.io: 这是一个开源容器运行时，Docker用它来管理容器的生命周期。它负责镜像的传输和存储、容器的执行和监控以及任务的分配。
• docker-buildx-plugin: 这是Docker的一个插件，允许用户通过使用Buildx构建功能，构建多平台镜像、利用缓存等高级构建功能。
• docker-compose-plugin: 这是Docker Compose的插件，Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过一个YAML文件来配置应用服务，然后使用一个单一的命令，就可以创建并启动所有的服务。

3.3 添加 Docker 用户组并测试

1. sudo groupadd docker
2. sudo usermod -aG docker $USER
3. newgrp docker

运行：docker run hello-world，进行测试，打印 "hello world" 则成功。

3.4 克隆 Vitis AI 库

1. git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/2.5
2. cd Vitis-AI

3.5 构建 Docker （直接抓取）

1. docker pull xilinx/vitis-ai-cpu:latest

3.6 运行 Docker

1. ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-cpu:latest

ubuntu@ubuntu:$ ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-cpu:latest
Setting up ubuntu's environment in the Docker container...
usermod: no changes
Running as vitis-ai-user with ID 0 and group 0 


==========================================
 
__      ___ _   _                   _____
\ \    / (_) | (_)            /\   |_   _|
 \ \  / / _| |_ _ ___ ______ /  \    | |
  \ \/ / | | __| / __|______/ /\ \   | |
   \  /  | | |_| \__ \     / ____ \ _| |_
    \/   |_|\__|_|___/    /_/    \_\_____|
 
==========================================

Docker Image Version: 2.5.0.1260   (CPU) 
Vitis AI Git Hash: 502703c 
Build Date: 2022-06-12

For TensorFlow 1.15 Workflows do:
     conda activate vitis-ai-tensorflow 
For PyTorch Workflows do:
     conda activate vitis-ai-pytorch 
For TensorFlow 2.8 Workflows do:
     conda activate vitis-ai-tensorflow2 
For WeGo Tensorflow 1.15 Workflows do:
     conda activate vitis-ai-wego-tf1 
For WeGo Tensorflow 2.8 Workflows do:
     conda activate vitis-ai-wego-tf2 
For WeGo Torch Workflows do:
     conda activate vitis-ai-wego-torch 
Vitis-AI /workspace > 

出现如上结果，表示启动docker成功，注意版本信息。

3.7 安装 Jupyter Lab

• jupyter --version # 查看是否安装jupyterlab

jupyter --version
Selected Jupyter core packages...
IPython          : 8.12.2
ipykernel        : 6.23.3
ipywidgets       : 8.0.6
jupyter_client   : 8.3.0
jupyter_core     : 5.3.0
jupyter_server   : 2.6.0
jupyterlab       : not installed
nbclient         : 0.8.0
nbconvert        : 7.6.0
nbformat         : 5.9.0
notebook         : 6.5.4
qtconsole        : 5.4.3
traitlets        : 5.9.0

1. pip install jupyterlab
2. jupyter lab # 进入jupyterlab
3. pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

4. PYNQ for KV260 配置要点

4.1 烧录 Ubuntu 22.04 LTS

烧录 Ubuntu 22.04 LTShttps://www.amd.com/zh-cn/products/system-on-modules/kria/k26/kv260-vision-starter-kit/getting-started-ubuntu/getting-started.html

4.2 配置网络

4.3 关闭图形桌面

1. xmutil desktop_disable

4.4 添加 AMD 软件源并更新升级 Kernel

1. sudo add-apt-repository ppa:xilinx-apps
2. sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-xilinx/sdk
3. sudo apt update
4. sudo apt upgrade

4.5 配置 Docker (optional)

1. sudo groupadd docker
2. sudo usermod -a -G docker $USER
3. newgrp docker

4.6 安装 xrt zocl driver (optional)

1. sudo apt install xrt-dkms

4.7 安装Pynq(需配置代理)

1. git clone https://github.com/Xilinx/Kria-PYNQ.git
2. cd Kria-PYNQ
3. 需要修改install.sh文件
4. sudo bash install.sh -b KV260

4.8 JupyterLab安装中文支持包

1. pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

4.9 域名解析

1. C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
2. 添加：192.168.101.224 kria