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Xilinx DPU(Vitis AI)を用いたエッジAI実現に向けたサンプルプログラム

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DYGV/FPGA-Based-EdgeAI-Prototypes

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FPGA-Based-EdgeAI-Prototypes

エッジコンピューティングのAI処理(エッジAI)を低遅延・低消費電力動作の実現に向けたプロトタイプで、FPGA実行環境内の画像ファイルを推論処理をするプログラムと、クライアントサーバ方式でFPGAマシンに接続して推論処理をするプログラムが含まれる。セットアップしたサーバはROS 2ノード(別リポジトリ)から接続することも可能である。
demo

ZynqMPで顔検出(左)、Alveo U50で姿勢推定(右)のTCPサーバを立ち上げて、クライアントから画像送信・結果受信した様子

FPGA上で動作する処理

動作確認済み環境

  • Zynq UltraScale+ MPSoC カスタムボード (device part: xczu19eg-ffvc1760-2-i)
    • OS: Petalinux 2022.2
    • CPU: Cortex-A53 (2コア4スレッド)
    • Petalinux SDK: 2022.2
    • Vitis-AI: 3.0
    • DPU (Deep Learning Processor Unit): DPUCZDX8G v4.1(B4096)
    • Boost C++ Libraries: 1.77.0
  • Alveo U50
    • ホストマシンOS: Ubuntu 18.04
    • ホストマシンCPU: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12400 (6コア12スレッド)
    • Vitis-AI: 1.4.1
    • DPU (Deep Learning Processor Unit): DPUCAHX8H v1.1, DPUCAHX8L v1.0
    • Boost C++ Libraries: 1.77.0

ライセンス

このパッケージはApache License 2.0のもとで配布されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。