Xilinx Ubuntu環境でのdocker&Vitis AI 3.0のGPUベース環境インストール
ザイリンクス 公式 Web サイト Vitis AI スタート ガイド
Xilinx Github Vitis AI 情報
まず、公式 Web サイトの情報の「スタート スタート」セクションを参照して、設定を行ってください。環境とグラフィックカードドライバーのインストール方法については、ここでは紹介しません。
1. サンプル、リファレンス コード、スクリプト用に Vitis AI リポジトリのクローンを作成します。
git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI
cd Vitis-AI
2. Docker をインストールします。
公式リンクにある公式の Docker ドキュメントを参照することはお勧めできません。Ubuntu バージョンの apt-get install コマンドまたは .deb インストール パッケージを使用して関連する依存ライブラリをインストールできませんでした具体的なプロセスは以下を参照してください。
#第一步，先卸载旧版，如果没有的话，就不用执行了，直接第二步。
apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
#第二步，更新软件源，安装依赖库
apt update
apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release
#第三步，安装证书
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
#第四步，写入软件源信息
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
#第五步，安装
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
#第六步，启动
systemctl start docker
#第七步，安装工具
apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
#第八步，重启docker
service docker restart
#第九步，测试
sudo docker run hello-world
テストが成功すると、結果は次の図のようになります。
#第十步，查看docker版本
sudo docker version
#第十一步，查看镜像，可以看到刚才创建的镜像
sudo docker images
3. 次のステップでは、Docker グループに含める Linux ユーザーを追加します。
#1.Create the docker group.
sudo groupadd docker
#2.Add your user to the docker group.
sudo usermod -aG docker $USER
#3.更新docker
newgrp docker
#4.Verify that you can run docker commands without sudo.
docker run hello-world
sudo を追加せずに上記のコードの最後の文が正常に実行された場合、それは成功を意味します。
4. 作業コンテナを構築します。
正式な意味は、事前に構築されたコンテナを使用することも、スクリプトからコンテナを構築できることです。事前構築済みコンテナーは CUDA 対応 GPU をサポートしていないため、開発者はスクリプトからコンテナーを構築する必要があります。
Vitis AI インストール パスで docker サブディレクトリを見つけます。
#Vitis-AI install path>表示你安装Vitis AI的路径
cd <Vitis-AI install path>/Vitis-AI/docker
次のようにスクリプトを実行します。./docker_build.sh -t <DOCKER_TYPE> -f <FRAMEWORK>
サポートされているビルド オプションは次のとおりです。
cd ＜Vitis-AI install path＞/Vitis AI/docker
./docker_build.sh-t gpu-f opt_pytarch
知らせ！ ！ ！ opt_pytorch コンテナは量子化操作のみを実装でき、コンパイルは実装できません! このコンテナを使用して量子化された Xmodel をコンパイルすると、エラー「vai_c_xir: コマンドが見つかりません」が報告されます。
pytorch フレームワークでコンテナをコンパイルするには、pytorch コンテナの GPU バージョンを作成する必要があります。手順は次のとおりです。
cd ＜Vitis-AI install path＞/Vitis AI/docker
./docker_build.sh-t gpu-f pytarch
上記 2 つのコマンドが失敗した場合は、スクリプト内のダウンロード ソースが国内ソースではなく Ubuntu 独自のソースであるため、さらに数回試すことができます。能力がある場合は、スクリプト内のソース設定を変更してダウンロード速度を向上させることができますが、ここでは詳しく説明しません。
5. Docker で GPU を使用するには、nvidia-container-toolkit をインストールする必要があります。 (公式リファレンスドキュメントでは最初からこれをインストールするように指示されていますが、エラーが報告される場合があります)
#第一步，添加nvidia-docker的源
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
#第二步，安装nvidia-container-toolkit
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
#第三步，重启docker
sudo systemctl restart docker
Docker が CUDA 対応 GPU を有効にしている場合は、最終テストとして次のコマンドを実行して GPU が表示されていることを確認し、最後に以下に示すようなインターフェイスを生成してください。
docker run --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 nvidia-smi
6. 次のコマンドを使用して、Vitis AI の Docker を起動できるようになります。
#<Vitis-AI install path>表示你安装Vitis-AI的路径
cd <Vitis-AI install path>/Vitis-AI
#选择你之前安装的框架来执行下述命令
#如本文案例./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-opt-pytorch-gpu:latest
./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-<pytorch|opt-pytorch|tensorflow2|opt-tensorflow2|tensorflow>-<cpu|gpu|rocm>:latest
次のインターフェイスと一連の契約ライセンスを生成し、最後に y を入力します。
すると、以下のインターフェースが生成されます^_^
