FPGA开发难？Xilinx这款软件平台解锁全员创新：开放，标准，免费！
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发布日期：2019.10.14
提及FPGA，许多人的第一印象就是“难，难于上青天”，一方面Verilog/VHDL与C语言大庭相径，需要彻底理解FPGA内部的逻辑结构的知识，另一方面，FPGA不仅逻辑思维很重要，在数学思维上的化繁为简在优化过程中也让人头疼。对于掌握知识不同的软件工程师或硬件工程师，都驻足在了上手难度的门外，尤其是想要开发一些具有AI的复杂算法场景就更加雪上加霜了……
就在2019年10月9日，赛灵思公司（Xilinx）发布了里程碑式的 Vitis™ 统一软件平台，以“突破软硬壁垒，解锁全员创新” 为主题，解锁软件开发者的硬件加速壁垒，将赛灵思独特的自适应计算能力带给全员开发者的新篇章。对Xilinx比较熟悉的开发人员，可能在认知中Xilinx是一家偏向硬件的企业，此次发布的软件软件平台正是为适应现如今行业发展、为不同层次开发者提供便捷开发能力、为行业创造更大价值而发布的。21ic中国电子网记者受邀参加此次发布会，赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾（Maria） 及赛灵思软件和人工智能高级经理罗霖（Andy）现场为记者解答相关问题。既可编程又自适应的Vitis：行业三大趋势中应运而生在开始介绍这款软件平台前，首先强调的便是，这款工具不同以往，是“开放，标准，免费”的。对于FPGA熟悉的人，一定对Xilinx也并不陌生，这也许是Xilinx历史上第一次将软件开发平台免费。现场，据唐晓蕾介绍，如今，行业正迈向三个趋势——AI激增、异构计算、从云端到边缘。第一，AI激增：AI也是近几年最火热的词，从数据中心、5G、自动驾驶、基因组学、医疗、金融等各种应用的大规模应用，导致数据量的激增，这种情况下就需要一个非常统一的平台。第二，从云端到边缘：数据量的激增导致大量的计算需要放在云端。假若都在云端计算对整个带宽的要求是不是一样的，所以产生了边缘计算；但都在端计算，功耗、计算能力都是问题。所以这种情况，云端与边缘的统一化逐渐成为现今的最佳解决方案。第三，异构计算：在计算能力不足以完成当前任务量之时，行业引入了CPU+ASIC、CPU+GPU、CPU+FPGA的概念，这也便是异构计算的概念。而Xilinx所提出的异构，与传统异构并不同，是自适应的异构，主要是软件感知架构，这种架构将不再单纯用硬件决定应用场景。当然Xilinx去年10月发布的ACAP也已提出软件自适应计算加速平台，该平台是为配合ACAP而生。
图1：赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾（Maria）在这种趋势下，如何解决这种问题？唐晓蕾表示，现今基本大多采用可编程或自适应来解决，但大多数情况下，市面的CPU、GPU、ASSP在可编程和自适应上市场还难以做到二者同时存在，Vitis正是这样一款既可做到可编程，又可做到自适应的软件平台。正如上文所述，Vitis这款软件平台是免费开放的，是一款统一的软件平台，可实现在 Xilinx 异构平台（包括 FPGA、SoC 和 Versal ACAP）上开发嵌入式软件和加速应用。它可为边缘、云和混合计算应用加速提供统一编程模型。可以让包括软件工程师和 AI 科学家在内的广大开发者都能受益于硬件灵活应变的优势。据罗霖介绍，现如今，应用场景是非常碎片化、多样化、创新化的，举个例子来说，自动驾驶的厂商软件迭代周期非常短，模型近乎每周更新，这个前提下专门为某个应用做一款芯片是不可能满足客户需求的，客户需求的是扩展灵活的平台，可以根据应用和工作负载自动优化系统，包括软件和底层的硬件，这也是Vitis能为市场带来价值的最大价值。
图2：赛灵思软件和人工智能高级经理罗霖（Andy）
那么这款Vitis统一软件平台究竟有哪些功能？Vitis 统一软件平台是将Vitis目标平台、Vitis核心开发套件、Vitis加速库集合在一起的统一平台，可完成从端到云不同形态的需求，具体功能包括：
Vitis目标平台：Vitis目标平台为Xilinx平台定义了基本软硬件架构及应用环境，包括外部存储接口、自定义输入输出接口和软件运行时。Vitis核心开发套件：包括编译器、分析器、调试器、赛灵思运行时库（Xilinx RunTime库，即XRT）。Xilinx RunTime库主要目的是为上层用将底层细节抽象，包括终端处理、生命周期管理、内存数据搬运，都是由该库负责进行。Xilinx RunTime库可促进应用代码（运行在嵌入式 ARM 或 x86 主机上）与加速器（部署在基于 PCIe 的 Xilinx 加速卡、基于 MPSoC 的嵌入式平台或 ACAP 的可重构部分上）之间的通信。它包括用户空间库和 API、内核驱动、电路板实用程序和固件。编译器既包含C/C++/Python的编译器，也包含赛灵思的V++编译器，主要用来针对具体的应用产生具体加速内核；分析机能够直观了解底层到底层间究竟发生什么；调试器可以在遇到错误或Bug时，帮助分析进行调试。在用户体验方面，该套系统的用户体验将会给工程师带来非常熟悉的开发环境，与此前所使用的的ARM、DSP开发流程完全一致。Vitis加速库：包括OpenCV库、BLAS库、金融库，另外还包括Xilinx专门针的解决方案Vitis AI和Vitis video，其中Vitis AI将在下文中介绍，Vitis video面世在即，这两款解决方案也可帮助开发特定环境方面的应用。通过上述的三重功能，对于开发“苦手”的人可直接应用相关库进行开发，而专业人员也可以使用相关的套件和Xilinx提供的经过优化的库进行高效率开发，减少开发时间的同时还可节省成本。值得一提的是，Xilinx自28nm开始的器件均可使用该平台，另外一般的FPGA都可支持，不过ACAP一定要使用Vitis进行开发。在人工智能时代，市场已逐渐从传统的软件开发方法转向深度学习的算法。自1997年IBM深蓝成为国际象棋的冠军开始，IBM Watson、AlphaGo等逐渐可实现性能超越人类的高精准应用，现在对于人工智能软件的注重程度越来越高。诸如汽车驾驶员辅助系统（ADAS）、机器人出租车是现在正在发展的项目，而在2024年，汽车还将实现全自动驾驶。在这样的背景下，Vitis同样也具有这样的解决方案——Vitis AI。
据罗霖介绍，Vitis AI底层是业界主流的框架，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch，另外，包括37个开源的模型，这些模型是针对不同应用，诸如智慧城市、智能驾驶、实施目标分析跟踪等，开发者可以直接取用模型进行开发。
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