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。