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TVM 支持带有 SDAccel 的 Xilinx FPGA 板，接下来介绍如何将 TVM 部署到 AWS F1 FPGA 实例。
备注：此功能仍处于测试阶段，目前无法用 SDAccel 部署端到端神经网络。
本教程使用了两个 Python 脚本：
- build.py - 用于合成 FPGA 比特流的脚本。
import tvm
from tvm import te
tgt= tvm.target.Target("sdaccel", host="llvm")
n = te.var("n")
A = te.placeholder((n,), name='A')
B = te.placeholder((n,), name='B')
C = te.compute(A.shape, lambda i: A[i] + B[i], name="C")
s = te.create_schedule(C.op)
px, x = s[C].split(C.op.axis[0], nparts=1)
s[C].bind(px, tvm.te.thread_axis("pipeline"))
fadd = tvm.build(s, [A, B, C], tgt, name="myadd")
fadd.save("myadd.o")
fadd.imported_modules[0].save("myadd.xclbin")
tvm.contrib.cc.create_shared("myadd.so", ["myadd.o"])- run.py - 将 FPGA 作为加速器的脚本。
import tvm
import numpy as np
import os
tgt = "sdaccel"
fadd = tvm.runtime.load_module("myadd.so")
if os.environ.get("XCL_EMULATION_MODE"):
fadd_dev = tvm.runtime.load_module("myadd.xclbin")
else:
fadd_dev = tvm.runtime.load_module("myadd.awsxclbin")
fadd.import_module(fadd_dev)
dev = tvm.device(tgt, 0)
n = 1024
a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype("float32"), dev)
b = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype("float32"), dev)
c = tvm.nd.array(np.zeros(n, dtype="float32"), dev)
fadd(a, b, c)
tvm.testing.assert_allclose(c.numpy(), a.numpy() + b.numpy())设置
- 用 FPGA Developer AMI 启动实例。无需 F1 实例来进行仿真和合成，因此推荐用开销较低的实例。
- 设置 AWS FPGA 开发套件：
git clone https://github.com/aws/aws-fpga.git
cd aws-fpga
source sdaccel_setup.sh
source ${XILINX_SDX}/settings64.sh- 启用 OpenCL 前设置 TVM。
仿真
- 为仿真创建 emconfig.json：
emconfigutil --platform ${AWS_PLATFORM} --nd 1- 将 emconfig.json 复制到 Python binary 目录下：因为当前的 Xilinx 工具包假定宿主机的二进制文件和 emconfig.json 文件处于同一路径。
cp emconfig.json $(dirname $(which python))- 运行软件仿真：
export XCL_EMULATION_MODE=1
export XCL_TARGET=sw_emu
python build.py
python run.py- 运行硬件仿真：
export XCL_EMULATION_MODE=1
export XCL_TARGET=hw_emu
python build.py
python run.py合成
- 用以下脚本进行合成：
unset XCL_EMULATION_MODE
export XCL_TARGET=hw
python build.py- 创建 AWS FPGA 镜像，并将其上传到 AWS S3：
${SDACCEL_DIR}/tools/create_sdaccel_afi.sh \
-xclbin=myadd.xclbin -o=myadd \
-s3_bucket= -s3_dcp_key= \
-s3_logs_key= 这会生成 awsxclbin 文件（在 F1 实例上使用 AWS FPGA 镜像必需）。
运行
- 启动 Amazon EC2 F1 实例。
- 将 myadd.so，myadd.awsxclbin 和 run.py 复制到 F1 实例中。
- 设置 AWS FPGA 开发套件：
git clone https://github.com/aws/aws-fpga.git
cd aws-fpga
source sdaccel_setup.sh- 启用 OpenCL 前设置 TVM。
- 以 root 身份设置环境变量：
sudo sh
source ${INSTALL_ROOT}/setup.sh- 运行：
python run.py