AI エンジン グラフ アプリケーションのシミュレーション - 2023.2 日本語

この章では、AI エンジン アプリケーションを異なるレベルの抽象化、精度、および速度でシミュレーションするために使用可能なさまざまな実行ターゲットについて説明します。AI エンジン グラフは、4 つのシミュレーション環境でシミュレーションできます。

x86 シミュレータは、x86 論理シミュレータ に説明されているように、高速論理シミュレータです。AI エンジン グラフの論理シミュレーションに使用でき、カーネルとグラフの機能開発および検証に有益です。ただし、タイミング、リソース、またはパフォーマンス情報は提供されません。

AI エンジン シミュレータ (aiesimulator) は、AI エンジン アレイのタイミングおよびリソースをモデル化し、NoC、DDR メモリにはトランザクション レベルの SystemC モデルを使用します。これにより、AI エンジン アプリケーションのパフォーマンス解析を簡単に実行でき、AI エンジン リソースの使用をサイクル近似のタイミング情報を使用して正確に見積もることができます。

x86 論理シミュレータと AI エンジン シミュレータの両方で、PL インターフェイスから AI エンジン はタイミングなしの外部トラフィックで実行できます。また、どちらのシミュレータも、ユーザー グラフの main() 関数を C テストベンチとして使用し、AI エンジンを設定および制御します。このテストベンチ データの入力と出力にはタイミングはありません。また、ユーザー グラフの main() 関数は仮想シミュレーション プラットフォームとして機能します。

AI エンジン グラフ、PL ロジック、AI エンジンおよび PL を制御する XRT ベースのホスト アプリケーションを含むシステム全体の高速論理シミュレーションを実行するには、AMD Vitis™ ソフトウェア エミュレーション フローを使用する必要があります。ソフトウェア エミュレーション フローでは、HLS ベースのカーネルまたは RTL ベースのカーネルの C モデルを使用して、AI エンジン グラフにインターフェイスし、ホスト コード (ハードウェア上でも実行可能) を使用して制御できます。このフローには、AI エンジンおよび PS の x86 機能モデルが含まれます。PS の x86 機能モデルは、ソフトウェア エミュレーション フローのデフォルト モデルです。PS の代替モデルとして、Arm QEMU モデルも用意されています。ソフトウェア エミュレーションの実行に関する詳細は、 『Vitis 統合ソフトウェア プラットフォーム資料: アプリケーション アクセラレーション開発』 (UG1393) のエミュレーション ターゲットの実行を参照してください。

特定のボードおよびプラットフォームで AI エンジン グラフおよび PL ロジックと、AI エンジンおよび PL を制御する XRT ベースのホスト アプリケーションを含むシステム全体をシミュレーションする準備ができたら、Vitis ハードウェア エミュレーション フローを使用する必要があります。このフローには、AI エンジンの SystemC モデル、NoC、DDR メモリ、PL カーネル (RTL)、および PS (QEMU で実行) のトランザクション レベルの SystemC モデルが含まれます。プラットフォームまたはデザインの RTL ロジックとテストベンチを含めることもできます。

次の表に、4 つのシミュレーション フローと、それらの機能レベルまたはパフォーマンス レベルのデバッグ サポートの有無、およびソース コードのデバッグのサポート レベルを示します。また、AI エンジン デザイン開発の適切な段階で推奨されるシミュレーション フローも示します。