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HLS 后端示例

TVM 支持带有 SDAccel 的 Xilinx FPGA 板,接下来介绍如何将 TVM 部署到 AWS F1 FPGA 实例。

备注

此功能仍处于测试阶段,目前无法用 SDAccel 部署端到端神经网络。

本教程使用了两个 Python 脚本:

  • build.py - 用于合成 FPGA 比特流的脚本。

      import tvm
    from tvm import te

    tgt= tvm.target.Target("sdaccel", host="llvm")

    n = te.var("n")
    A = te.placeholder((n,), name='A')
    B = te.placeholder((n,), name='B')
    C = te.compute(A.shape, lambda i: A[i] + B[i], name="C")

    s = te.create_schedule(C.op)
    px, x = s[C].split(C.op.axis[0], nparts=1)

    s[C].bind(px, tvm.te.thread_axis("pipeline"))

    fadd = tvm.build(s, [A, B, C], tgt, name="myadd")
    fadd.save("myadd.o")
    fadd.imported_modules[0].save("myadd.xclbin")

    tvm.contrib.cc.create_shared("myadd.so", ["myadd.o"])
  • run.py - 将 FPGA 作为加速器的脚本。

      import tvm
    import numpy as np
    import os

    tgt = "sdaccel"

    fadd = tvm.runtime.load_module("myadd.so")
    if os.environ.get("XCL_EMULATION_MODE"):
    fadd_dev = tvm.runtime.load_module("myadd.xclbin")
    else:
    fadd_dev = tvm.runtime.load_module("myadd.awsxclbin")
    fadd.import_module(fadd_dev)

    dev = tvm.device(tgt, 0)

    n = 1024
    a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype("float32"), dev)
    b = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype("float32"), dev)
    c = tvm.nd.array(np.zeros(n, dtype="float32"), dev)

    fadd(a, b, c)
    tvm.testing.assert_allclose(c.numpy(), a.numpy() + b.numpy())

设置

  • 用 FPGA Developer AMI 启动实例。无需 F1 实例来进行仿真和合成,因此推荐用开销较低的实例。

  • 设置 AWS FPGA 开发套件:

      git clone https://github.com/aws/aws-fpga.git
    cd aws-fpga
    source sdaccel_setup.sh
    source ${XILINX_SDX}/settings64.sh
  • 启用 OpenCL 前设置 TVM。

仿真

  • 为仿真创建 emconfig.json:

      emconfigutil --platform ${AWS_PLATFORM} --nd 1
  • 将 emconfig.json 复制到 Python binary 目录下:因为当前的 Xilinx 工具包假定宿主机的二进制文件和 emconfig.json 文件处于同一路径。

      cp emconfig.json $(dirname $(which python))
  • 运行软件仿真:

      export XCL_EMULATION_MODE=1
    export XCL_TARGET=sw_emu

    python build.py
    python run.py
  • 运行硬件仿真:

      export XCL_EMULATION_MODE=1
    export XCL_TARGET=hw_emu

    python build.py
    python run.py

合成

  • 用以下脚本进行合成:

      unset XCL_EMULATION_MODE
    export XCL_TARGET=hw

    python build.py
  • 创建 AWS FPGA 镜像,并将其上传到 AWS S3:

      ${SDACCEL_DIR}/tools/create_sdaccel_afi.sh \
    -xclbin=myadd.xclbin -o=myadd \
    -s3_bucket=<bucket-name> -s3_dcp_key=<dcp-folder-name> \
    -s3_logs_key=<logs-folder-name>

这会生成 awsxclbin 文件(在 F1 实例上使用 AWS FPGA 镜像必需)。

运行

  • 启动 Amazon EC2 F1 实例。

  • myadd.somyadd.awsxclbinrun.py 复制到 F1 实例中。

  • 设置 AWS FPGA 开发套件:

      git clone https://github.com/aws/aws-fpga.git
    cd aws-fpga
    source sdaccel_setup.sh
  • 启用 OpenCL 前设置 TVM。

  • 以 root 身份设置环境变量:

      sudo sh
    source ${INSTALL_ROOT}/setup.sh
  • 运行:

      python run.py