概观

AMD Vitis™ 求解器库提供一系列性能优化的矩阵分解、线性/特征值求解器以及其他函数，这些函数可用于设计 RADAR、LiDAR、计算机视觉、计算金融等各种应用中的加速算法。

Vitis 求解器库内核可用作独立加速器，您可在嵌入式/主机 CPU 代码中调用这些加速器，也可以将其与其他 Vitis 库内核和原语结合使用，以加速端到端处理流水线。

当前可用的主要加速功能包括奇异值分解 (SVD)、QR 和 LU (lower-upper) 分解、矩阵求逆、三角求解器和特征值分解等。

功能

目前，Vitis 求解器库包含对密集矩阵进行以下运算：

矩阵分解

  • 对称正定矩阵的 Cholesky 分解
  • 无轴转及有部分轴转的 LU 分解
  • 一般矩阵的 QR 分解
  • 对称矩阵及非对称矩阵的奇异值分解 (SVD)（Jacobi 法）

线性求解器

  • 三对角线线性求解器（平行循环约化法）
  • 三角矩阵的线性求解器
  • 对称及非对称矩阵的线性求解器
  • 对称及非对称矩阵的逆矩阵

特征值求解器

  • 对称矩阵的 Jacobi 特征值求解器

可编程逻辑 (PL) 和 AI 引擎 (AIE) 阵列函数列表

Vitis 求解器库主要面向 Vitis 内核开发者，可帮助他们加速应用开发。该库提供两层 API，即 L1 和 L2。L1 和 L2 函数均已列入下表。

Vitis 求解器 库2022.2 版本新增了两个 AI 引擎函数：QR 分解和 Cholesky 分解。

求解器库函数
L1 正交旋转 (QR) 分解
QR_Inverse
奇异值分解 (SVD)
Cholesky_Inverse
Cholesky 分解
AIE 的 QR 分解
AIE 的 Cholesky 分解
 
L2 矩阵分解
特征值求解器
线性求解器
L1 和 L2 API 的特性如下文所述
L1 API 矩阵分解函数。设计为支持内存接口（指向 BRAM 或 URAM）的 HLS 组件。这些 API 支持各种数据类型，包括 float、double 或 complex。由于 L1 API 需要在内存中准备好所有输入数据，因此它们确实有输入矩阵总量的上限。
L2 API 在 FPGA 器件上运行的内核。这些 API 支持双精度浮点类型。它们不仅可通过读取 DDR/HBM 获得输入，而且还可通过写入 DDR/HBM 输出结果。它们可从主机端调用。

组织

Vitis 求解器库分为 L1 及 L2 文件夹，每个文件夹都与应用开发的不同阶段有关。

L1：L1 中的 Makefile 和源代码有助于快速检查基于 HLS 的流程。

L2：L2 中的 Makefile 和源代码有助于使用在针对器件的 OpenCL™/Vitis 运行时库框架中写入的主机代码，从内核的各种来源（HDL、HLS 或 XO 文件）构建 XCLBIN 文件。 

AMD Vitis Solver Library Directories Diagram

资源