使用 Vitis AI 本地開發
步驟 1：下載並安裝 Vitis AI：（Github）
步驟 2：硬件平台設置
嵌入式 SoC：ZCU102/ZCU104/KV260 設置lVCK190 設置
Alveo:Alveo setuplVCK5000 設置
使用 Vitis 在雲端開發
在雲端使用 Vitis AI 開發加速應用，無需本地軟件安裝，也不需要預先購買所需的硬件平台（即付即用）。立即登錄啟動開發。
新人資源
簡介網絡研討會
本次網絡研討會將深入探討 Vitis AI 的關鍵組件，並向您展示如何在 Xilinx 硬件平台上實現靈活應變且高效的 AI 推斷。
入門培訓
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簡介教程
本係列教程將幫助您了解在 Xilinx 器件上使用 Vitis AI 工具鏈和機器學習的基本情況。
其它資源
為開發人員獲取技術資源以及 Vitis AI 的代碼示例
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文檔
快速入門
Vitis AI 簡介
本教程不僅將實踐 FPGA 加速機器學習的概念，而且還將演示如何快速啟動在 Xilinx 器件上部署預先優化的定製 ML 模型。
Vitis AI 定製嵌入式平台的創建
在本模塊中，我們將為 ZCU104 創建一個自定義的 Vitis 嵌入式平台。它能運行 Vitis 加速應用，其中包括 Vitis-AI 應用。當然，普通嵌入式軟件應用也能在該平台上運行。
鎖定的演示和樣品真人百家乐游戏开户 計劃成員可訪問。可免費注冊，可訪問獨家內容，所有操作均可通過我們的真人百家乐游戏开户 網站實現！
| 名稱 | 硬件開發版 | 工具 | 下載鏈接 | 大小 | Checksum |
|---|---|---|---|---|---|
| 麵部識別 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | face_recog_demo_v1.3.tar.gz | 10 MB | 64ecf87bb4c1c68e5013b52fd5b9053e |
| ADAS 多任務 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | multi-task-adas-demo-v1.3.tar.gz | 240 MB | f80abb08c4fcac9f316eb7247b87e5f1 |
| Versal ADAS 演示 | VCK190 | Vitis AI 1.4 | versal-demo-6channels-adas-pose-update.tar.gz | 241 MB | eaf0d4bda907dcb655584014fd3d6a81 |
示例
| 名稱 | 硬件開發版 | 工具 | 下載鏈接 | 大小 | Checksum |
|---|---|---|---|---|---|
| 麵部識別 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | face_recog_demo_src_v1.3.tar.gz | 3.79 MB | b1b58ee91480740b5932ac01d6849205 |
| ADAS 多任務 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | multi-task-adas-demo-src-v1.3.tar.gz | 240.09 MB | 729c8b612d3743bbcd1e53fc8072087e |
| 點雲 3D 檢測 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | pp_3d_detect.tar.gz | 489.94 MB | b8aec0e844fd60703076f14fa3544987 |
發布的文章由行業專家撰寫，主要討論 Vitis AI 的各項技術
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使用 Vitis AI 平台開發 AI 推斷解決方案
| 視頻標題 | 說明 |
|---|---|
| Vitis AI 開發環境介紹 | 介紹 Vitis AI 開發環境，其包括 Vitis AI 開發套件，可用於在 Xilinx 硬件平台（包括邊緣設備和 Alveo 加速卡）上進行人工智能推斷。 |
| Vitis AI 開發環境支持的框架 | 討論對大量通用機器學習框架（如 Caffe、TensorFlow 和 Pytorch）的支持。 |
| 設置 Vitis AI 開發環境 | 為在雲端或嵌入式器件上開發和運行 AI 推斷應用演示設置主機的步驟。 |
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| 視頻標題 | 說明 |
|---|---|
| 利用 Vitis AI 平台開發 AI 推斷解決方案 | 本課程為嵌入式係統開發人員提供了使用 PetaLinux 工具針對 Xilinx SoC 創建嵌入式 Linux 係統的體驗。（更新於 2020 年 9 月） |
付費課程
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