概述

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AMD Vitis Accelerated Libraries Diagram

AMD Vitis™ 加速程式庫

AMD Vitis™ 統一軟體平台包含了一系列種類多樣的開放原始碼效能最佳化程式庫,可為您現有的應用程式,提供立即可用的加速方案,幾乎或完全無須修改程式碼。

  • 通用的 Vitis 加速程式庫,包括求解器、基礎線性代數子程式集 (BLAS)、稀疏、數位訊號處理 (digital signal processing, DSP) 和公用程式,適用範圍寬廣,為各種不同的應用提供一套核心功能。
  • 針對特定領域的 Vitis 加速程式庫,為視覺和影像編解碼處理、量化金融、HPC、圖形、資料庫、資料分析、資料壓縮等領域,提供立即可用的加速方案。 
  • 運用不斷壯大的合作夥伴生態系統,提供您豐富的加速程式庫、架構外掛程式和加速應用程式,讓您可以贏在起跑線,全力往投產衝刺。

Vitis 程式庫目前有針對 Versal™ 器件最佳化的 DSP、矩陣和其它函數,特別是 AI 引擎部分的實作。 

使用熟悉的程式語言

Vitis 加速程式庫,都是以常用的程式語言(如 C/C++)編寫。其中有些程式庫在層級 3 還包括 Python 函數,例如 Vitis BLAS 程式庫和 Vitis 量化金融程式庫。將 AMD 平台當作是應用程式的開發工具,您就可以在應用程式層級作業,將核心競爭力集中在解決所在領域中遇到的棘手問題,讓您加速取得精闢見解,更快實現創新。

無論是要加速現有的部分 x86 主機應用程式碼,還是要開發部署在 AMD 嵌入式平台上的加速器,只要在程式碼中呼叫 Vitis 加速程式庫 API 或內核,便可獲得與其他任何軟體程式庫相同等級的抽象化。

Familiar Programming Languages Diagram
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AMD Vitis Accelerated-Libraries Diagram

可擴充又靈活

所有開發人員都可以透過 GitHub 存取 Vitis 加速程式庫,並擴充至所有 AMD 平台。使用這些最佳化程式庫開發應用程式,並流暢部署至我們的邊緣、內部或雲端平台,不必重新實作加速應用程式。

藉由 AMD 為應用程式帶來的快速原型設計和迅速評估功能,您可以將這些程式庫視為隨插即用加速器,在各種工作負載的使用者應用程式直接以 API 呼叫,例如視覺和影像編解碼處理、量化金融、HPC、圖形、資料庫和資料分析。

為您的應用程式設計客製加速器時,可將 Vitis 程式庫的函數,用作是最佳化的演算法建構區塊,對其修改以符合特定需求,或將其當作參考以設計您專有的加速器。選擇您需要的靈活性!

將特定領域的 Vitis 程式庫,與 Vitis AI 程式庫或 Vitis AI 開發套件的預先最佳化深度學習模型結合,即可加速整套應用程式,並達到整體系統層級功能和效能目標。

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AMD Vitis Library Functions Diagram
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AMD Vitis Library Functions Diagram

針對 Versal AI Engine 最佳化的 Vitis 程式庫函數 

Versal 器件的 AI 引擎為向量型演算法提供非常高的運算密度。

下列程式庫有提供 AI 引擎相關函數:

  • Vitis DSP 程式庫
  • Vitis視覺程式庫
  • Vitis 求解器程式庫

只用到 AI 引擎程式碼的函數位於 L1 下的「AIE」目錄,由 AIE 和 PL 程式碼兩者構成的函數則位於 L2 下的「AIE」目錄。

附註:如需更多詳細資料,請參閱各程式庫的專頁。

程式庫檔案結構

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AMD Vitis Library File Organization Diagram

一般來說,Vitis 程式庫中的函數分為三個層級 (L1/L2/L3):

L1 基元

  • 用於設計內核的基本演算法函數(HLS 函數)
  • 可客製化或結合其他基元和內核
  • 需要使用 Vitis 工具進行建構和編譯

L2 內核

  • 效能最佳化的內核,具備所需介面和編譯器指示
  • 可依需求客製化,或使用 Vitis 工具建立加速器映像
  • 透過整合 Vitis 執行階段程式庫管理初始化和資料傳輸

L3 軟體 API

  • 可在主機應用程式中直接呼叫的高階軟體 API
  • API 呼叫預先建構的 FPGA 映像(適用於特定平台)
  • 使用者可客製化和重新建構

程式庫

Vitis 區塊鏈解決方案

第一款 Vitis 區塊鏈挖礦加速解決方案,讓利用 FPGA 的挖礦活動更節能省電。效能優於效率最佳的礦卡,每瓦挖礦效能是顯示卡的 2 倍。

Vitis DSP 程式庫

加速 Versal™ AI 引擎上的 DSP 函數,例如濾波器、FFT/iFFT、矩陣乘法、小工具 API 投射器 (widget API cast)、小工具實數轉複數,以及 DDS/混頻器。