Vitis™ 求解器庫具有性能優化的矩陣分解、線性/特征值求解器等。 它們可用於設計 RADAR、LiDAR、計算機視覺和數學金融等各種應用中的加速算法。
Vitis 求解器庫內核可用作獨立加速器，可由嵌入式/主機 CPU 代碼調用。 它還可以與其他 Vitis 庫內核和原語結合使用，以加速端到端處理流水線。
當前可用的主要加速功能包括 SVD（奇異值分解）、QR & LU (lower-upper) 分解、矩陣求逆、三角求解器和特征值分解。
Vitis 求解器庫 – 特性
Vitis Solver 庫目前包含對密集矩陣的以下操作：
矩陣分解
- 對稱正定矩陣的 Cholesky 分解
- 無軸轉及有部分軸轉的 LU 分解
- 一般矩陣的 QR 分解
- 對稱矩陣及非對稱矩陣的奇異值分解 (SVD)（Jacobi 法）
線性求解器
- 三對角線矩陣線性求解器（平行循環約化法）
- 三角矩陣的線性求解器
- 對稱及非對稱矩陣的線性求解器
- 對稱及非對稱矩陣的逆矩陣
特征值求解器
- 對稱矩陣的 Jacobi 特征值求解器
可編程邏輯 (PL) 和 AI 引擎 (AIE) 陣列的函數表
Vitis Solver 庫主要麵向 Vitis 內核開發人員，可幫助他們加速應用開發。該庫提供兩層 API，即 L1 和 L2。L1 和 L2 函數均已列入下表。
Vitis Solver 庫 2022.2 版增加了兩個新的 AI 引擎功能：QR 分解和 Cholesky 分解。
| 求解器庫函數 | |
|---|---|
| L1 | 正交旋轉 (QR) 分解 |
| QR_Inverse | |
| 奇異值分解 (SVD) | |
| Cholesky_Inverse | |
| Cholesky 分解 | |
| AIE 的 QR 分解 | |
| AIE 的 Cholesky 分解 | |
| L2 | 矩陣分解 |
| 特征值求解器 | |
| 線性求解器 | |
L1 和 L2 API 的特性如下文所述。
| L1 API | 矩陣分解函數。設計為支持內存接口（指向 BRAM 或 URAM）的 HLS 組件。這些 API 支持各種數據類型，包括 float、double 或 complex。由於 L1 API 需要在內存中準備好所有輸入數據，因此它們確實有輸入矩陣總量的上限。 |
|---|---|
| L2 API | 在 FPGA 器件上運行的內核。這些 API 支持雙精度浮點類型。它們不僅可通過讀取 DDR/HBM 獲得輸入，而且還可通過寫入 DDR/HBM 輸出結果。它們可從主機端調用。 |
條理性
Vitis Solver 庫可組織成 L1 及 L2 文件夾，每個文件夾都與應用開發的不同階段有關。
L1：L1 中的 Makefiles 和源代碼有助於快速檢查基於 HLS 的流程。
L2：L2 中的 Makefiles 和源代碼有助於使用在 OpenCL™/XRT 框架（針對一個器件）中寫入的主機代碼，從內核的各種來源（HDL、HLS 或 XO 文件）構建 XCLBIN 文件。
