Concevoir avec Versal™ AI Engine

(ref.ACAP_AIE)
TIME

4 jours - 28 heures   

Objectifs et compétences visés

  • 1 - Savoir décrire l'architecture Versal™ et le flux complet d'accélération des applications avec l'outil Vitis™.
  • 2 - Savoir décrire l'architecture et la structure d'accès à la mémoire de l'AI Engine.
  • 3 - Savoir programmer un seul noyau AI Engine à l'aide de l'outil Vitis IDE
  • 4 - Savoir programmer plusieurs noyaux AI Engine en utilisant les graphiques Adaptive Data Flow (ADF)
  • 5 - Savoir utiliser la bibliothèque DSP de l'AI Engine pour accélérer le développement.

Publics Concernés

  • Techniciens et Ingénieurs en électronique numérique
  • Toutes nos formations étant données à distance, sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.
  • Les personnes en situation de handicap peuvent avoir des besoins spécifiques pour suivre la formation. Notre partenaire AGEFIPH nous accompagne pour mettre en place les adaptations nécessaires liées à votre handicap. N’hésitez pas à nous contacter pour en discuter.agefiph

Prérequis

  • Confort avec le langage de programmation C/C++
  • Flux de développement de logiciels
  • Logiciel Vitis pour l'accélération du flux de développement des applications

Contenu de la formation

Objectif 1

  • Vue d'ensemble de l'architecture de Versal ACAP {Lecture}
  • Flux de conception du système {Lecture, Labs}

Objectif 2

  • Architecture du moteur d'IA Versal {Lecture}
  • Mémoire et mouvement des données du moteur d'IA Versal {Lecture}

Objectif 3

  • Types de données : Types de données scalaires et vectorielles {Lecture}
  • APIs du moteur d'IA {Lecture, Lab}

Objectif 3

  • API pour les buffers et flux d'I/O {Lecture}
  • Analyse de la conception : Vitis Analyzer {Lecture}
  • Le modèle de programmation : Noyau unique {Lecture, Lab}
  • Introduction aux API du moteur d'IA pour les opérations arithmétiques {Lecture}
  • Optimisation du noyau du moteur d'IA - Directives du compilateur {Lecture}
  • Le modèle de programmation : Noyau unique utilisant des types de données vectorielles {Lab}
  • Mise en œuvre des filtres symétriques et asymétriques du moteur d'IA {Lecture, Lab}

Objectif 3

  • Optimisation - Style de codage {Lecture, Lab}

Objectif 4

  • Le modèle de programmation : Introduction au graphique des flux de données {Lecture}
  • Le modèle de programmation : Noyaux multiples utilisant des graphiques {Lecture, Lab}
  • Débogage et suivi des applications dans l'AI Engine {Lecture}

Objectif 4

  • Spécifications avancées pour la saisie de graphs {Lecture}
  • Paramètres d'entrée et d'exécution des graphiques {Lecture, Lab}

Objectif 5

  • Vue d'ensemble de la bibliothèque DSP du moteur IA {Lecture, Lab}

Annexes (optionnel)

  • Implémentation du filtre symétrique dans l'AI Engine en utilisant les Intrinsics {Lecture}
  • Introduction à l'architecture du moteur d'AIE-ML Versal {Lecture}
  • AIE-ML Tuiles de mémoire et programmation {Lecture, Lab}

Méthodes et suivi pédagogiques - Evaluation et reconnaissance

  • Méthodes pédagogiques :
    • Alternance de cours, de questionnaires techniques et d’exercices réalisés sur machine individuellement.
  • Suivi pédagogique :
    • Feuille de présence émargée
  • Evaluation pédagogique :
    • Fiche d'évaluation continue et de progression :
      • Questionnaire technique
      • Résultat des Travaux pratiques
      • Validation des Objectifs
  • Evaluation de satisfaction :
    • En fin de formation : fiche d’appréciation remplie par le stagiaire
    • A 3 mois : fiche d'évaluation remplie par le stagiaire après application entreprise
  • Reconnaissance :
    • Attestation de formation avec évaluation des acquis fournie au stagiaire
    • Certificat de réalisation fourni à son employeur

Moyens Pédagogiques

  • Formation Inter-entreprise en distanciel :
    • Connexion internet rapide, webcam, casque micro
    • Présentation par Webex de Cisco Webex de Cisco
    • Fourniture de matériel de cours en format PDF
    • Travaux pratiques sur PC individuel à distance par RealVNC REALVNC
  • Formation Intra-entreprise en présentiel sur site client : (modalités à valider en amont de la formation)
    • Suggestion de fourniture par le client :
      • Salle de formation
      • Vidéoprojecteur
      • Tableau blanc
      • PC individuel avec outils AMD
    • Fourniture par MVD Training :
      • Matériel de cours en format PDF
      • Travaux pratiques sur PC individuel (prêt de matériel possible sur demande)

Matériel Informatique Recommandé

  • Formation Inter-entreprise en distanciel :
    • Ordinateur récent OS Linux ou Windows 64-bits
    • Internet rapide, webcam, casque micro
    • Outil logiciel WebEx Cisco
    • Outils logiciels AMD à distance :
    • Outils logiciels AMD en local :
      • Outil logiciel AMD Vitis 2024.2
  • Formation en présentiel sur site client :
    • Ordinateur récent OS Linux ou Windows 64-bits
    • Outil logiciel AMD Vitis 2024.2

Encadrement Pédagogique

  • William Duluc, Ingénieur Electronique et Télécom, Expert AMD depuis 2009 et Formateur AMD depuis 2017 :
    • Expert FPGA AMD – Langage VHDL/Verilog – Design RTL
    • Expert SoC & MPSoC AMD – Langage C/C++ – Design Systèmes
    • Expert DSP & RFSoC AMD – HLS - Matlab - Design DSP RF
    • Expert Versal AMD – Engins AI – Architecte Système Hétérogènes

Partenaire Certifié

xilinx atp

Notes

  • Date de version : 09/05/2025