概要
vitis-blas-library

Vitis™ BLAS ライブラリは、標準 BLAS (Basic Linear Algebra Subroutines) の性能に最適化した実装であり、ザイリンクス プラットフォーム上ですぐに高速化できるよう構築されています。これは、多層パーセプトロン (MLP) ベースの機械学習、コンピューター ビジョン、数理ファイナンスなどのさまざまなアプリケーション向けです。

GEMM (General Matrix Multiply) や GEMV (General Matrix-Vector Multiply) などの Vitis BLAS ライブラリ API は、C、C++、Python 関数インターフェイスを備えたコンパイル済みのアクセラレータとして利用できます。これは、ハードウェア コンフィギュレーションを追加することなく、アプリケーション内で直接呼び出します。CPU と GPU ベースの BLAS 動作を、Vitis BLAS ライブラリ API にドロップインで置き換えることができるため、すぐにプロトタイプを作成してザイリンクス プラットフォームの性能メリットを評価できます。

Vitis BLAS ライブラリのプリミティブおよびカーネルは、高い柔軟性と適応性を持つため、エッジ、オンプレミス、またはクラウド上で運用する独自のアクセラレーション アルゴリズムを設計できます。


性能ベンチマーク

行列サイズ Vitis BLAS GEMM API
(Tops/Sec)
Intel® MKL (16 スレッド、キャッシングなし) (Tops/Sec) 高速化
256 0.059195 0.001 59 倍
512 0.287016 0.02 14 培

データ タイプ: int16
CPU: 2 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @2.60GHz、1 プロセッサあたり 8 コア、1 コアあたり 2 スレッド
ザイリンクス: 単一の Alveo U250 上で実行される Vitis BLAS ファイナンス ライブラリ
FPGA 実行時間には、ホストとデバイス間のデータ転送が含まれます。

設計開始