Vitis™ ハードウェアアクセラレーションチュートリアル

ビデオたたみ込みフィルターアプリケーションのアクセラレーション¶

バージョン: Vitis 2022.1

このチュートリアルでは、ザイリンクス Alveo データセンターアクセラレータカードを使用してアクセラレーションされた計算量の多いアプリケーションについて説明します。FPGA 上で実行する特定のカーネルを設計し、パフォーマンスのためのホスト側アプリケーションの最適化について簡単に説明します。カーネルはスループットが最大になるように設計され、ホストアプリケーションは、ホストと FPGA カードの間でデータが効率的に転送されるように最適化されます。ホストアプリケーションは、複数のカーネル呼び出しに対処できるようにデータ転送を重複させて、データ移動の遅延をなくします。このチュートリアルでは、Vitis HLS を使用してビルド可能なハードウェアカーネルのパフォーマンスを簡単に見積もる方法と、その見積もりがどれくらい正確で実際のハードウェアパフォーマンスに近いかについても説明します。

アクセラレーションの概要¶

1 つ目の演習は、ビデオフィルターをザイリンクス Alveo アクセラレータカードに移植することで達成可能なアクセラレーションパフォーマンスをすばやく体験できるように設計されています。Alveo シリーズカードは、データセンターアプリケーションをアクセラレーションするために設計されています。ただし、このチュートリアルはいくつかの簡単な変更を加えると、ほかのアクセラレータカードにも適用できます。

この最初の演習で実行する手順は次のとおりです。

Vitis アプリケーションアクセラレーション開発フローを設定
ハードウェア最適化済みのアクセラレータを実行し、そのパフォーマンスをアプリケーションのベースラインと比較

この演習では、CPU のパフォーマンスと比較すると、かなりパフォーマンスを向上できることを示します。このチュートリアルの次の演習では、2D たたみ込みカーネルとホスト側アプリケーションのさまざまな最適化および設計手法を使用して、このようなパフォーマンスを達成する方法について説明します。

GitHub リポジトリのクローンおよび Vitis ツールの設定¶

このチュートリアルを実行するには、次の手順に示すように、git リポジトリをクローンし、圧縮ファイルの一部をダウンロードして抽出する必要があります。

Git リポジトリのクローン¶

次のコマンドを使用して、リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-Tutorials.git

大容量ファイルのコピーおよび抽出¶

次のように、たたみ込みチュートリアルのディレクトリに大きなファイルをコピーして抽出します。

cd /VITIS_TUTORIAL_REPO_PATH/Hardware_Acceleration/Design_Tutorials/01-convolution-tutorial
wget https://www.xilinx.com/bin/public/openDownload?filename=conv_tutorial_files.tar.gz -O conv_tutorial_files.tar.gz
tar -xvzf  conv_tutorial_files.tar.gz

注記: VITIS_TUTORIAL_REPO_PATH は、git リポジトリがクローンされるローカルのディレクトリパスです。

Vitis ツールの設定¶

ローカルインストールごとに、次のコマンドを使用して、アプリケーションビルドおよびランタイム環境を設定します。

source <XILINX_VITIS_INSTALL_PATH>/settings64.sh
source <XRT_INSTALL_PATH>/setup.sh

アプリケーションパフォーマンスのベースライン¶

ソフトウェアアプリケーションは、解像度 1920x1080 の高解像度 (HD) ビデオフレーム/画像を処理します。一連の画像にたたみ込みを実行し、パフォーマンス結果のサマリを表示します。これは、ベースラインソフトウェアのパフォーマンスを測定するために使用されます。次のように、チュートリアルを指定する環境変数を repo のパスを基準に設定してください。

export CONV_TUTORIAL_DIR=/VITIS_TUTORIAL_REPO_PATH/Hardware_Acceleration/Design_Tutorials/01-convolution-tutorial

VITIS_TUTORIAL_REPO_PATH は、クローン後にユーザーが配置した git repo のローカルパスです。

注記: このチュートリアルのすべての演習で CONV_TUTORIAL_DIR 変数が正しく設定されるようにしてください。

アプリケーションを実行して、次のようにパフォーマンスを測定します。

cd $CONV_TUTORIAL_DIR/sw_run
./run.sh 

次に示すような結果が表示されます。CPU のスループットを書き留めておきます。

----------------------------------------------------------------------------
Number of runs    : 60
Image width       : 1920
Image height      : 1080
Filter type       : 6

Generating a random 1920x1080 input image
Running Software version on 60 images

CPU  Time         :    28.0035 s
CPU  Throughput   :    12.7112 MB/s
----------------------------------------------------------------------------

FPGA アクセラレーションアプリケーションの実行¶

ホストアプリケーションの起動¶

FPGA アクセラレーションされたビデオたたみ込みフィルターを使用するアプリケーションを起動します。アプリケーションは、実際の FPGA カードで実行されます (システム実行とも呼ばれます)。

cd $CONV_TUTORIAL_DIR make run

結果のサマリは、次のようになります。

----------------------------------------------------------------------------
Xilinx 2D Filter Example Application (Randomized Input Version)

FPGA binary       : ../xclbin/fpgabinary.hw.xclbin
Number of runs    : 60
Image width       : 1920
Image height      : 1080
Filter type       : 3
Max requests      : 12
Compare perf.     : 1

Programming FPGA device
Generating a random 1920x1080 input image
Running FPGA accelerator on 60 images
Running Software version
Comparing results

Test PASSED: Output matches reference

FPGA Time         :     0.4240 s
FPGA Throughput   :   839.4765 MB/s
CPU  Time         :    28.9083 s
CPU  Throughput   :    12.3133 MB/s
FPGA Speedup      :    68.1764 x
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結果¶

ホストアプリケーションコンソールの出力から、FPGA アクセラレーションカーネルが 68x の係数で CPU のみのインプリメンテーションを上回ることがわかります。CPU よりもパフォーマンスが大きく向上します。次の演習では、このパフォーマンスによって 1080p の解像度で 3 つ以上の HD ビデオチャンネルを並列処理する方法を説明します。このチュートリアルでは、C++ で記述されたカーネルとホストアプリケーションをビルドして、このようなパフォーマンス向上を達成する方法について説明します。ホストアプリケーションは、OpenCL API とザイリンクスランタイム (XRT) を使用して、このカスタムビルドハードウェアカーネルの計算能力を効果的に引き出します。

次の演習モジュール: ビデオたたみ込みフィルター: 概要およびパフォーマンス見積もり

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