一个很大的箱子,来自新加坡,快递到AVNET上海,再到深圳,之后到手头。拆开箱子里面有个盒子,一个KV260开发板本体,另外一个是电源、摄像头、数据线和TF卡。
拆开白色盒子,KV260本体很漂亮,绿色的PCB板带磨砂哑光效果,MADE IN CN,SOM板MADE IN MY。红色的带XILINX字样的散热器非常漂亮。
接口主要包括:千兆RJ45、USB2.0&USB3.0、HDMI、DP、PMOD、JTAG等。
KV260的硬件总体规格:
值得一提的是,运行在 300MHz 的 DPU B3136 的峰值性能是 0.94TOPS,运行在 300MHz 的DPU B4096 的峰值性能是 1.2TOPS,几乎是 Jetson Nano 公布的峰值性能 472G FLOPS的差不多3倍。
KV260视觉入门套件没板载EMMC,需要将系统烧入TF卡,官方提供的16G估计不够用,自己找了张64G的随便挥霍空间。
官方提供Ubuntu22.04和PetaLinux,第一次还是用我熟悉的Ubuntu22.04,Canonical专门制作了IMG(Install Ubuntu on Xilinx | Ubuntu),直接下载即可。
img文件大约2G,解压后烧录到TF卡,插上TF卡,连接HDMI、网线、鼠标键盘和电源。
U-Boot 2020.01 (Apr 22 2021 - 17:47:18 +0000)
Model: ZynqMP SMK-K26 Rev1/B/A
Board: Xilinx ZynqMP
DRAM: 4 GiB
PMUFW: v1.1
Xilinx I2C FRU format at nvmem0:
Manufacturer Name: XILINX
Product Name: SMK-K26-XCL2G-ED
Serial No: XFL1A1NHREMK
Part Number: 5057-01ED
File ID: 0x0
Revision Number: 1
Xilinx I2C FRU format at nvmem1:
Manufacturer Name: XILINX
File ID: 0x0
Revision Number: 1
EL Level: EL2
Chip ID: xck26
NAND: 0 MiB
MMC: mmc@ff170000: 1
In: serial@ff010000
Out: serial@ff010000
Err: serial@ff010000
Bootmode: QSPI_MODE
Reset reason: SOFT
Net: No ethernet found.
Hit any key to stop autoboot: 0
switch to partitions #0, OK
mmc1 is current device
Scanning mmc 1:1...
Found U-Boot script /boot.scr.uimg
6234 bytes read in 18 ms (337.9 KiB/s)
## Executing script at 20000000
Selecting DT for Kria boards
Kria DT: #conf-smk-k26-revA-sck-kv-g-revB
Configuring the cma value based on the board type
cma=1000M
Loading image.fit
启动后登录系统,把密码和root密码都改了。
看看系统:
root@kria:~# uname -a
Linux kria 5.15.0-1020-xilinx-zynqmp #22-Ubuntu SMP Fri Feb 24 14:14:20 UTC 2023 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
root@kria:~#
看看apt upgrade后的系统空间,可以随便造:
root@kria:~# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
tmpfs 391M 3.8M 387M 1% /run
/dev/mmcblk1p2 57G 7.5G 47G 14% /
tmpfs 2.0G 0 2.0G 0% /dev/shm
tmpfs 5.0M 4.0K 5.0M 1% /run/lock
/dev/mmcblk1p1 1009M 154M 856M 16% /boot/firmware
tmpfs 391M 56K 391M 1% /run/user/0
tmpfs 391M 88K 391M 1% /run/user/1000
root@kria:~#
拿到KV260视觉入门套件后,在XILINX的资料库中遨游了好几天,重点了解了Zynq® UltraScale+™ MPSoC的一些功能特性。
从纯粹的每秒万亿次的运算(TOPS)来看,K26 SOM 可提供比 Nvidia Jetson Nano 高大约 3 倍的性能优势。此外,它也能提供比 Nvidia Jetson TX2 最多高 2 倍的性能功耗比优势。其低时延、高性能的深度学习处理单元(DPU)在机器学习性能基准测试套件的网络上,可提供显著优于 Nano 和 TX2 的性能。
Zynq® UltraScale+™ MPSoC通过可重配置能力便于开发者设计的应用减少或不必访问外部存储器,不仅有助于减少应用的总功耗,也通过降低端到端时延改善了响应能力。
一般多核 CPU、 GPU 或者任何 SoC系统,外部存储器访问的功耗大约占整个系统的40%,Zynq® UltraScale+™ MPSoC在设计上采用了避免访问任何DDR 的高效率流水线。
深度学习算法正在以极快的速度演进发展, INT8、二进制、三进制等更低精度的数据类型和定制数据正在进入使用。 GPU 厂商(说的应该不是老黄吧)难以满足当前的市场需求,因为他们必须修改/调整他们的架构,才能适应并支持定制的或者更低精度的数据类型。 Zynq® UltraScale+™ MPSoC支持全系列数据类型精度,如 PF32、 INT8、二进制和其他定制数据类型。
学了这么多,下次AI应用走起来,看看Zynq® UltraScale+™ MPSoC是不是厉害。
审核编辑:汤梓红
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