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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。

• run.py - 将 FPGA 作为加速器的脚本。

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：

• 启用 OpenCL 前设置 TVM。

仿真

• 为仿真创建 emconfig.json：

• 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。

• 运行软件仿真：

• 运行硬件仿真：

合成

• 用以下脚本进行合成：

• 创建 AWS FPGA 镜像，并将其上传到 AWS S3：

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。

• 将 myadd.so，myadd.awsxclbin 和 run.py 复制到 F1 实例中。

• 设置 AWS FPGA 开发套件：

• 启用 OpenCL 前设置 TVM。

• 以 root 身份设置环境变量：

• 运行：