VItis AI 2.5やPetaLinuxなどインストールしてみたメモ

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AI

Vitis AIの最新版2.5やPetaLinuxインストールしてみました。

ダウンロードからの一連の流れを簡単に紹介します。

 

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VItis AI 2.5やPetaLinuxなどインストールしてみたメモ

LinuxのデスクトップPCにVitis AIの最新版を試してみました。

Vitis AI以外にも周辺の環境(Vitis やPetalinux)も含めてインストールしています。

簡単にメモレベルですが流れを紹介します。

 

この記事は筆者のメモレベルですので、詳細はVitis AIのGithubを確認お願いします。

 https://github.com/Xilinx/Vitis-AI

また公式ドキュメントは下記です。

 https://docs.xilinx.com/r/en-US/ug1414-vitis-ai/Vitis-AI-Overview

 

PCスペック

PCスペックは下記の通りです。

正直なところ、VItis AIを入れてガンガン機械学習を回したい場合はスペック不足です。

  • CPU…Core i5 6400
  • GPU…NVIDIA GeForce GT 710 ※のちにGTX1650でも確認済
  • メモリ…16GB
  • SSD…500GB

 

デスクトップで一応グラフィックボードを積んでいますが、低スペックのGPUです。

一応、下記記事でNVIDIAのドライバで動かせるようにまでは実施しています。

中古のPCにグラボを増設してみた!NVIDIA GeForce GT 710編

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中古のデスクトップにグラボを増設(後付け)してみました。 格安のNVIDIA GeForce GT 710ですが、問題なく動作確認できています。 中古PCの購入から、グラフィックボードの増設までの流れを紹介します。

 

OS環境

OS環境はLinux(Ubuntu)を使っています。

  • Ubuntu20.04  ※Ubuntu18.04でも動作確認済

 

デスクトップPCにLinuxをインストールした際の記事は下記です。

OS無しのPCにLinux(Ubuntu)をインストールしてみた

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OS無しの中古PCを購入しましたので、Linuxをインストールしました。 Ubuntuを入れています。 ダウンロードからインストール方法まで紹介します。

 

WSL2でもインストールできるはず

今回はLinuxのデスクトップ実機環境にインストールしています。

ただ、Windows上のLinux環境であるWSL2でもインストールできるはずです。

 

去年のVitis AIのバージョンではWindowsのノートPCで動かしていました。(下記記事参考)

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第5回AIエッジコンテストに参加していました。 (筆者の力量では)コンテストの課題が難しく、最後の実装まで到達できませんでした。 ただ貴重な勉強の機会になりましたし、自身への忘備録としても内容を紹介します。

 

Vitis 2022.2でもOK

※2023/2/25追記

今回の記事では「Vitis AI 2.5」と「Vitis 2022.1」をインストールしています。

「Vitis 2022.2」に関しては同じ手順で対応できました。

※インストーラーのファイル名・作るフォルダ名などは適宜変更をお願いします。

 

dockerの環境をインストールする

Vitis AIではdocker環境が必要となります。

下記記事を参考にさせていただき、docker環境を整えました。

 https://qiita.com/nv-h/items/a666649abcea11271255

 https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/f2cab116d68ed1a0ce13

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

sudo docker run hello-world

sudo usermod -aG docker $USER

 

Vitis AIをインストールする

Vitis AIの公式ページに従い、インストールします。

GPUとCPUのdocker環境がありますが、CPU版の環境で筆者は動かしています。

CPU版は簡単に動かせます。

git clone --recurse-submodules https://github.com/Xilinx/Vitis-AI  
cd Vitis-AI

docker pull xilinx/vitis-ai-cpu:latest 
./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-cpu:latest

 

./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-cpu:latest

 

Vitis AIのGPUの環境構築をしたかったが…

本当はGPUの環境構築をしたかったのですが、エラーにより出来ませんでした。

あとGPUボードもスペック低いためです。暫くはCPU版で動かしています。

cd docker/
./docker_build_gpu.sh

 

詳細は下記記事に記載しています。(おそらく原因はPCのスペック(メモリ)不足?)

Vitis AIでdocker_build_gpu.shが失敗するメモ

Vitis AIでdocker_build_gpu.shが失敗するメモ
VItis AIでGPU版のDockerをビルドすると失敗しました。 エラーの症状とメッセージ、ログをメモしておきます。 また原因を調べてみました。

 

もしGPUのdocker環境を整えれるのであれば、基本的にGPUをおすすめします。

理由はXilinxのサンプルプログラムなどGPU前提に作られているケースが多いです。

CPU版だとサンプルプログラムを動かすのも一苦労です。

 

VitisとVivadoをインストールする

Vitis AIとは別になりますが、「Vitis」「Vivado」の方もインストールしておきます。

公式ページからインストーラーをダウンロードして、実行します。

ダウンロード
Vivado, Vitis, Vitis Embedded Platform, PetaLinux, Device models

 

下記のライブラリは最低限インストールはしておいた方が良いです。

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install libncurses5
sudo apt install libtinfo5
sudo apt install libncurses5-dev libncursesw5-dev
sudo apt install ncurses-compat-libs
sudo apt install ocl-icd-libopencl1 opencl-headers ocl-icd-opencl-dev git

sudo chmod 777 Xilinx_Unified_2022.1_0420_0327_Lin64.bin

 

Vitisがインストールのデフォルトだとroot/toolsに作られます。

インストールしたい箇所にフォルダ作って、権限を付けてインストールしておきます。

Vitisをインストールすれば、Vivadoの方も一緒にインストールされます。

cd /
sudo mkdir tools
sudo chmod 777 tools

 

Xilinxのインストーラーを動かす前に、一度、PCの再起動をおすすめします。

インストーラーが開かない場合は、sudoを無くしての確認もお願いします。

sudo ./Xilinx_Unified_2022.1_0420_0327_Lin64.bin

 

generating installed device list で止まるため

最初は上記で紹介したライブラリを入れずに、Vitisをインストールしていました。

ただ「generating installed device list」で止まってしまったので、対応しています。

 

PetaLinuxをインストールする

PetaLinuxも必要な方はインストールしておきます。

公式ページからインストーラーをダウンロードして、実行します。

(Vitisと同じページにあります)

 

PetaLinuxのインストールに関しては下記記事が大変参考になりました。

 https://zenn.dev/nao23/articles/be7cd663eb09cd

また公式ドキュメントも参考になります。

 https://docs.xilinx.com/r/en-US/ug1144-petalinux-tools-reference-guide/Introduction

 

インストーラーファイルをダウンロードして、実行します。

必要なライブラリも予めインストールしておく必要があります。

※USER_NAME:USER_GROUPは「id」コマンドで調べれます。

sudo apt-get install -y python gawk gcc git make net-tools libncurses5-dev tftpd zlib1g:i386 libssl-dev flex bison libselinux1 gnupg wget diffstat chrpath socat xterm autoconf libtool tar unzip texinfo zlib1g-dev gcc-multilib build-essential screen pax gzip
chmod 777 ./petalinux-v2022.1-04191534-installer.run
sudo mkdir /opt/petalinux
sudo mkdir /opt/petalinux/2022.1 
sudo chown -R USER_NAME:USER_GROUP /opt/petalinux/2022.1/

./petalinux-v2022.1-04191534-installer.run -d /opt/petalinux/2022.1/

 

 

./petalinux-***-installer.run の前にsudoをつけない

インストール時にsudoを付けたくなりますが、エラーになりますのでご注意下さい。

sudo ./petalinux-v2022.1-04191534-installer.run -d /opt/petalinux/2022.1/

 

下記のようなエラーが発生します。

ERROR: Exiting Installer: Cannot install as root user !

 

必要に応じてbashrcを編集しておく

必要であればホームディレクトリでbashrcを編集しておきます

sudo vim ~/.bashrc

 

下記追記しておけば、毎回入力せずに済みます。

※ただpetalinuxは毎回メッセージが出るので、気にする方は外した方がいいかもです。

export VITIS_AI_HOME="~/Vitis-AI"

source /tools/Xilinx/Vitis/2022.1/settings64.sh

source /tools/Xilinx/Vivado/2022.1/settings64.sh

source /opt/petalinux/2022.1/settings.sh

 

まとめ

XilinxのFPGAのAI開発環境を整えてみました。

Vitis AIやPetaLinux、またVItis・Vivadoをダウンロード+インストールしています。

よろしければ皆さまも試してみて下さい。

 

今回の記事含めて、第6回AIエッジコンテストの一環でした。

下記にてコンテストでテスト・実施したことのまとめを紹介しています。

第6回AIエッジコンテストが凄く難しいけど勉強になった感想

第6回AIエッジコンテストが凄く難しいけど勉強になった感想
第6回AIエッジコンテストに参加していました。 RISC-Vを使って、画像とLIDAR点群からの3D物体検出が課題でした。 ただ貴重な勉強の機会になりましたし、自身への忘備録としても内容を紹介します。

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