利用Vitis开发基于ZCU106的神经网络加速器（二）——DPU编译及Demo_dpu kernel编译工具是什么

前言

上一篇文章讲到了如何生成可供Vitis使用的XRT platform。这次我们使用生成的platform来开发一个完整的加速器Demo并在ZCU06上跑通。

DPU概述

DPU是Vitis AI中官方提供的FPGA神经网络加速器，其架构如下图：

DP(Deep Learning Processor Unit)是专用于卷积神经网络的可配置计算引擎。 引擎中使用的并行度是设计参数和应用程序。 它包含一组高度优化的指令，并支持大多数卷积神经网络，例如VGG，ResNet，GoogleNet，YOLO，SSD，MobileNet，FPN等。详情可见Github。

编译安装过程

• 环境要求：
  除与上一篇文章中相同的环境要求外，还需要下载xilinx-zynqmp-common-v2020.1硬件平台。
  下载完成后，解压相关内容，正式进入编译过程。

  tar xzf xilinx-zynqmp-common-v2020.1.tar.gz
  gunzip xilinx-zynqmp-common-v2020.1/rootfs.ext4.gz
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1. 首先下载Vitis AI到你的工作目录，建议下载适配你的Vitis和petalinux版本的release版本，我下载的是Vitis AI 1.2.1，master分支下的代码仍处于开发中，使用可能会有未知的问题。
   下载完成后，进入DPU-PRD子文件夹，目前我们仅会用到此文件夹下的内容。

   cd <Vitis_AI_HOME>/DPU-TRD
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   可以看到有三个文件夹，app是我们的Demo程序Restnet50，dpu_ip包含dpu的ip核，而prj则是我们要编译的工程目录。
   prj目录中有Vitis和Vivado两个文件夹，使用不同工具开发的开发者可以选择进入不同的文件夹。我们进入Vitis

   cd prj/Vitis
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2. 修改Makefile
   先进行备份

   cp Makefile Makefile.bak
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   修改Makefile，将XOCC_OPTS的–config修改为prj_config_104_2dpu，ZCU106使用的FPGA芯片与ZCU104相同，因此我们使用ZCU104的配置。

   #XOCC_OPTS = -t ${TARGET} --platform ${SDX_PLATFORM} --save-temps --config ${DIR_PRJ}/config_file/prj_config --xp param:compiler.userPostSysLinkOverlayTcl=${DIR_PRJ}/syslink/strip_interconnects.tcl 
   XOCC_OPTS = -t ${TARGET} --platform ${SDX_PLATFORM} --save-temps --config ${DIR_PRJ}/config_file/prj_config_104_2dpu --xp param:compiler.userPostSysLinkOverlayTcl=${DIR_PRJ}/syslink/strip_interconnects.tcl 
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3. 初始化编译环境：

   export TRD_HOME =<Vitis AI path>/DPU-TRD
   source <vitis install path>/Vitis/2020.1/settings64.sh
   source opt/xilinx/xrt/setup.sh
   export EDGE_COMMON_SW=<mpsoc common system>/xilinx-zynqmp-common-v2020.1 
   export SDX_PLATFORM=<zcu106 base platform path>/xilinx_zcu106_base_202010_1/xilinx_zcu106_base_202010_1.xpfm
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   其中，EDGE_COMMON_SW为之前下载的xilinx-zynqmp-common-v2020.1路径，SDX_PLATFORM为上一篇文章中生成的platform路径。

4. 编译

   make  KERNEL=DPU_SM DEVICE=zcu106
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   这个过程会比较漫长，我在自己的机器上跑了3小时左右。编译成功后，生成的文件放置到$TRD_HOME/prj/Vitis/binary_container_1/sd_card目录下。

5. 烧录SD卡。
   这里要用到一个软件，balena etcher，下载地址点击这里，linux版本下载完成后无需安装，解压后即可使用。这个软件可以直接烧录binary_container_1目录下的sd_card.img镜像文件至SD卡中，该镜像文件中包含了所有我们需要的数据。

   软件使用方式非常简单，我们选择sd_card.img，下一步选择要烧录的SD卡（当然此时SD卡需要连接到电脑），再点击flash即可。

   软件会自动将SD卡分区，分为一个boot区，包含系统启动所需文件，以及rootfs文件系统，即系统启动后我们的/目录。

   烧录好后我们将TRD_HOME/app文件夹拷贝到rootfs分区的home/root下，系统启动后运行测试。

6. 启动系统。

   我们的SD卡烧录好了，接下来就是启动ZCU106并进行调试。我们将板子的启动模式调整为从SD卡启动，对应的板子上的开关为off,off,off,on。插入SD卡，先不打开电源，接下来我们电脑打开串口调试工具，来观察板子的启动情况。

   板子的UART接口通过USB UART转接线连接到ubutnu，ubuntu打开minicom，如果没有minicom使用sudo apt install minicom进行安装。

   我们将minicom的配置调整为波特率115200，8数据位，1校检位，端口一般为/dev/ttyUSB0(如果不是需要自己用lsusb命令等找到板子连接的USB口)。注意将硬件控制和软件控制均设置为no，否则可能出现无法在minicom中输入命令的情况。

   我们打开板子的电源，如果没有问题的话，你将会看到Xilinx ZYNQ MP First Stage Boot Loader的字样，然后进行启动相关信息的打印，当最终看到root@zynqmp-commonn-2020_1的字样，那么恭喜，说明系统启动成功了。

   我们为板子插上网线，minicom中输入ifconfig，得到板子的ip地址，以后就可以在电脑上通过ssh来登录板子了。当然这需要我们的板子和ubuntu在一个局域网中，或者能互相ping通。

7. 测试resnet50

   我们先前已经将app文件copy到root目录下，我们cd进入app文件夹。依次执行：

   tar xzf resnet50.tar.gz
   env LD_LIBRARY_PATH=samples/lib XLNX_VART_FIRMWARE=/media/sd-mmcblk0p1/dpu.xclbin samples/bin/resnet50 img/bellpeppe-994958.JPEG
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   看到：

   score[945]  =  0.992235     text: bell pepper,
   score[941]  =  0.00315807   text: acorn squash,
   score[943]  =  0.00191546   text: cucumber, cuke,
   score[939]  =  0.000904801  text: zucchini, courgette,
   score[949]  =  0.00054879   text: strawberry,
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   说明DPU运行正常。
   不过我个人这里遇到了问题，程序能够正常运行，但是分类结果不对，我的结果是：

   score[816]  =  0.00531614   text: spindle,
   score[723]  =  0.00414021   text: pinwheel,
   score[612]  =  0.00414021   text: jinrikisha, ricksha, rickshaw,
   score[592]  =  0.00414021   text: hard disc, hard disk, fixed disk,
   score[369]  =  0.00414021   text: siamang, Hylobates syndactylus, Symphalangus syndactylus,
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   至今这个问题还没解决，有运行得到正常结果的同学可以给我评论，我们交流一下，万分感谢。

遇到的问题

我遇到的问题大部分都是XX文件找不到，这时候需要我们自己找到该文件，然后在Makefile中修改该文件的位置，一般都能解决问题。