FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python <- tools -> FPGA ➢ 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 ➢ 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ ➢ 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ ➢ 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去 写算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年9月21日， 上海 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、

当Python遇上FPGA PYNQ开源项目的实践与体会 陆佳华 joshual@Xilinx.com 目录 CONTENTS FPGA 35th Computer Architecture Golden Age PYNQ Open Source Framework How Python helps, really a lot.. FPGA 35th National Inventors Inventors Hall of Fame Moore’s Law Gordon Moore, 1968 FPGA Ross Freeman, 1984 Integrated Circuit Jack Kilby, 1958 Field Programmable Gate Array FPGA CLB DSP CLB RAM RAM CLB DSP CLB DSP CLB CLB Innovation World’s First FPGA 1980 1990 2000 2010 2020 First 3D FPGA & HW/SW Programmable SoC Graphic of MPSoC, RFSoC First MPSoC & RFSoC ACAP First Virtex FPGA Virtex-2 Pro Page 7 Driving

计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Machine Learning Large Language Models … 简 墨 (JANM) 存 储 统⼀ Catalog｜统⼀数据格式｜⼀份数据多引擎计算 Parquet πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） Orc … Mundo 元数据管理系统 计算引擎之PieCloudML（⼤模型）机器学习，更⼤模型多模机器学习数据计算 @2024 OpenPie

Functions Rekognition Transcribe Comprehend AWS机器学习、人工智能服务 机器学习框架和基础设施 框架 接口 基础设施 P3 & P3dn C5 FPGA DL AMI Elastic Inference 机器学习服务 Amazon SageMaker Ground Truth Notebooks Algorithms + Marketplace PyTorch 启动 iPython 终端 运行 PyTorch 程序 已切换环境 AWS机器学习、人工智能服务 机器学习框架和基础设施 框架 接口 基础设施 P3 & P3dn C5 FPGA DL AMI Elastic Inference 机器学习服务 Amazon SageMaker Ground Truth Notebooks Algorithms + Marketplace ost _direct_marketing_sagemaker_APIs.ipynb AWS机器学习、人工智能服务 机器学习框架和基础设施 框架 接口 基础设施 P3 & P3dn C5 FPGA DL AMI Elastic Inference 机器学习服务 Amazon SageMaker Ground Truth Notebooks Algorithms + Marketplace

求高 • 测序需求多样，测序流程难以灵活自定义 基于容器的生物信息分析平台 • 结合FPGA加速计算可进一 步压缩成本 基因测序（测序仪） 数据上传 源数据 存储 基因拼接/对比/注释 数据 分类 存储 核心数据 取回本地 自动化部署 数据库 SFS/OBS 计算 BMS/ECS/FPGA 应用编码服务 AOS 容器服务 CCE/CCI • 应用与资源编排模板化 • 容器化测序算子部署 ，参与容器格式及运行规范的定义与实现、积极贡献联邦集群、亲和反亲和等重要特性。 华为CCE在裸金属容器集群、windows容器、集群高可用、自动化运维、容器网络/存储、异构计算（ARM、GPU、FPGA）能力方面具有差 异化竞争力优势。 国内首发裸金属容器应对游戏高性能场景；独家提供ARM容器服务支撑低成本APP测试场景 全球首发云容器实例服务CCI ：更快的弹性，更高的资源利用率；国内首

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(RHCOS)）上构 建和部署树外内核模块和驱动程序。内核模块和驱动程序是在操作系统内核中具有高级别权限运行的软件 库。它们扩展了内核功能，或者提供控制新设备所需的硬件特定代码。例如，硬件设备，如现场可编程阵 列 (FPGA) 或图形处理单元(GPU)，以及软件定义的存储解决方案（客户端机器上需要内核模块）。驱动 程序容器是用于在 OpenShift Container Platform 部署中启用这些技术的软件堆栈的第一层。 内核模块和驱动程序是在操作系统内核中具有高级别权限运行的软件库。它们扩展了内核功能，或者提供 控制新设备所需的硬件特定代码。示例包括 Field Programmable Gate Arrays（FPGA）或 GPU 等硬件设 备，以及软件定义型存储（SDS）解决方案（如 Lustre parallel 文件系统，它在客户端机器上需要内核模 块）。驱动程序容器是用于在 Kubernetes 上启用这些技术的软件堆栈的第一层。

已设计并记录了一个覆盖字段内紧急配置的方法。 1.2.6.4. 使用 使用 Intel 设备优 设备优化数据平面性能 化数据平面性能 OpenShift Container Platform 4.6 支持： Intel FPGA PAC N3000 的 Open Operator Open SR-IOV Operator for Wireless FEC 加速器 注意 注意 N3000 Operator 需要预构建驱动程序容器，其中包含树内内核模块的 的成熟和更多用户依赖网络，交付高性能 FEC 对 5G 而言至关重要。FEC 通常在字段可编程 Arrays (FPGA) 加速器卡上实施，如 Intel PAC N300 以及最近在 Intel vRAN Dedicated 加速器 ACC100 上实现。 如需更多信息，请参阅使用 Intel FPGA PAC N3000 和 Intel vRAN Dedicated 加速器 ACC100 优化数据 平面性能。