Vitis-AI

随着第三次人工智能浪潮的到来，AI正以前所未有的速度覆盖生产和管理等领域，市场对AI推断的效率与易用性都提出了更高的要求。赛灵思通过 Vitis AI和自适应计算加速平台充分发掘AI 加速潜能并将底层 FPGA 和 ACAP 的繁复细节抽象化，帮助缺乏专业知识的用户轻松开发深度学习推断应用，再度刷新AI推断的高效性和易用性。

本示例工程中我们会在 TensorFlow2 下使用 Keras API 创建一个自定义 CNN 网络，在 Vitis-AI 1.3 环境下编译成 Xilinx DPU 上运行的模型文件，并在 Xilinx zynqMP 上部署运行。该示例工程应在 Vitis-AI1.3 Docker，vitis-ai-tensorflow2conda 环境中运行。

本视频简要介绍了 Vitis AI Edge IP 的计划和架构，包括全新 1.3 版本中的新增功能。

本视频快速介绍 Vitis AI Model Zoo 的计划和内容，包括全新 1.3 版本中的新增功能。

本文描述了Vitis™ AI开发包，这是一个用于深度学习处理器单元（DPU）的全栈深度学习SDK。

本视频将介绍Vitis AI 设计流程原理及Vitis AI1.3版的新功能。

启动人工智能应用从来没有像现在这样容易！受益于像Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC 这样的FPGA，AI现在也可以离线使用或在边缘部署、使用。瑞苏盈科核心板模块结合Vitis AI开发工具给用户提供了便利工具，可用于开发和部署用于实时推理的机器学习应用

本视频重点介绍如何在命令行模式下将DPU 作为 HLS 内核与 Vitis 2020.2 和 Vitis AI 1.3 集成。

视频首先简要介绍 Vitis AI，然后逐步介绍 Vitis AI 1.3 工具的端到端使用。