tensil

الشد

تدفق سلسلة أدوات الشد

دروس

للحصول على تعليمات متعمقة وشاملة، راجع برامجنا التعليمية.

• تعرف على كيفية الجمع بين Tensil وTF-Lite لتشغيل YOLO على Ultra96
• تعلم Tensil باستخدام ResNet وPYNQ Z1
• تعلم Tensil مع ResNet وUltra96
• تعلم كيفية بناء روبوت يتم التحكم فيه بالكلام باستخدام Tensil وArty A7 - الجزء الأول
• تعلم كيفية بناء روبوت يتم التحكم فيه بالكلام باستخدام Tensil وArty A7 - الجزء الثاني
• الحصول على Tensil لتشغيل ResNet بسرعة 300 إطارًا في الثانية على ZCU104

التوثيق

للحصول على وثائق مرجعية راجع موقعنا على الانترنت.

يثبت

1. سحب وتشغيل حاوية Tensil docker (انظر أدناه)؛
2. قم بتنزيل وتثبيت Xilinx Vitis أو Vivado؛
3. قم بتنزيل وتثبيت Xilinx PYNQ لمنصة تطوير FPGA الخاصة بك؛
4. انسخ drivers/tcu_pynq إلى /home/xilinx/tcu_pynq على منصة تطوير FPGA الخاصة بك.

سحب وتشغيل حاوية عامل الإرساء

 docker pull tensilai/tensil
docker run -u $(id -u ${USER}):$(id -g ${USER}) -v $(pwd):/work -w /work -it tensilai/tensil bash

تجميع نموذج AI/ML

تجميع نموذج AI/ML (ResNet20 v2 CIFAR) لبنية TCU محددة ومنصة تطوير FPGA، PYNQ Z1 في هذا المثال.

من اونكس

 tensil compile -a /demo/arch/pynqz1.tarch -m /demo/models/resnet20v2_cifar.onnx -o "Identity:0" -s true

من الرسم البياني TensorFlow المجمد

 tensil compile -a /demo/arch/pynqz1.tarch -m /demo/models/resnet20v2_cifar.pb -o "Identity" -s true

يتم دعم أطر عمل ML الأخرى عن طريق التحويل إلى ONNX

• TensorFlow وTflite
• بيتورتش
• آخر

قم بتشغيل محاكي Tensil الدقيق

 tensil emulate -m resnet20v2_cifar_onnx_pynqz1.tmodel -i /demo/models/data/resnet_input_1x32x32x8.csv

جعل فيريلوج RTL

قم بإنشاء Verilog RTL لبنية TCU محددة ومنصة تطوير FPGA، PYNQ Z1 في هذا المثال.

 tensil rtl -a /demo/arch/pynqz1.tarch -s true

إنشاء تصميم فيفادو

قم بإنشاء تصميم Vivado لمنصة تطوير FPGA محددة. لقد قمنا بتضمين خطوات تفصيلية في برنامجنا التعليمي PYNQ Z1. إذا واجهتك مشكلة، يمكننا مساعدتك! يرجى التواصل معنا على [email protected] أو في Discord.

تشغيل نموذج AI/ML على FPGA

استخدم دفاتر ملاحظات PYNQ وJupyter لتشغيل نموذج AI/ML على FPGA. (انظر في notebooks .)

للمحافظين

خطوات الإعداد الإضافية

1. قم بتنزيل وتثبيت OpenJDK 11 من Azul؛
2. تنزيل وتثبيت Verilator؛
3. تحميل نماذج الاختبار:

 wget https://github.com/tensil-ai/tensil-models/archive/main.tar.gz
tar xf main.tar.gz
mv tensil-models-main models
rm main.tar.gz

قم بتشغيل أداة RTL من التعليمات البرمجية المصدر

 ./mill rtl.run -a ./arch/pynqz1.tarch -s true

تشغيل المترجم من التعليمات البرمجية المصدر

 ./mill compiler.run -a ./arch/pynqz1.tarch -m ./models/resnet20v2_cifar.onnx -o "Identity:0" -s true

تشغيل المحاكي من التعليمات البرمجية المصدر

 ./mill emulator.run -m resnet20v2_cifar_onnx_pynqz1.tmodel -i ./models/data/resnet_input_1x32x32x8.csv

قم بتشغيل مجموعة الاختبار الكاملة

 ./mill __.test -l org.scalatest.tags.Slow

لتشغيل اختبار RTL واحد في وحدة Accumulator، على سبيل المثال، وكذلك إخراج ملف VCD، قم بما يلي:

 ./mill rtl.test.testOnly tensil.tcu.AccumulatorSpec -- -DwriteVcd=true -z "should accumulate values"

عرض ملفات VCD

لعرض أحدث ملف VCD تم إنشاؤه:

 ./scripts/gtkwave/display-latest-vcd.py

لعرض ملف VCD محدد:

 ./scripts/gtkwave/display-vcd.sh <vcd_file>

إنشاء صورة AWS ECS ودفعها لمترجم الويب (Tensil Explorer)

 docker build -f docker/web/Dockerfile -t tensil-web-compiler .
aws ecr get-login-password | docker login --username AWS --password-stdin <ACCOUNT ID>.dkr.ecr.<REGION>.amazonaws.com
docker tag tensil-web-compiler <ACCOUNT ID>.dkr.ecr.<REGION>.amazonaws.com/tf2rtl-web-compiler
docker push <ACCOUNT ID>.dkr.ecr.<REGION>.amazonaws.com/tf2rtl-web-compiler

احصل على المساعدة

• قُل مرحبًا واطرح سؤالاً على Discord
• راسلنا عبر البريد الإلكتروني على [email protected]