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Vitis Software Platform: Xilinx' FPGAs einfacher und kostenlos programmieren

Entwickler müssen sich bei Xilinx' FPGAs nicht länger mit Hardware-Sprachen auseinandersetzen: Bei der Vitis Software Platform reichen C++ oder Python, um die Schaltungen zu programmieren.

Artikel veröffentlicht am ,
CEO Victor Peng kündigt Vitis an.
CEO Victor Peng kündigt Vitis an. (Bild: Xilinx)

Der FPGA-Hersteller Xilinx hat auf seiner jährlichen XDF-Entwicklerkonferenz die Vitis Software Platform angekündigt: Ab Anfang November 2019 soll diese kostenfrei verfügbar sein und die programmierten Schaltungen des Herstellers zugänglicher machen. Statt mit Hardware-Sprachen zu hantieren, um per RTL-Code den FPGA anzupassen, übernimmt Vitis das weitgehend für den Entwickler. Der Name rührt von Vitality (Dynamik) und Vitesse (Geschwindigkeit) her.

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Bisher mussten Partner die Vivado Design Suite verwenden, um ihre Designs zu synthetisieren, was die Zielgruppe stark einschränkt. Die Vitis Software Platform hingegen spricht auch Software-Entwickler an, die mit Hochsprachen wie C++ oder Python vertraut sind. Die Idee ist dabei, dass die erste Schicht die eigentlich zu programmierende Hardware bildet, darauf sitzt ein Layer mit Xilinx eigener Open-Source-Laufzeitbibliothek (XRT) samt Compiler, Analysewerkzeugen und Debugger.

Es folgt eine Schicht aus acht beschleunigten Bibliotheken für unter anderem künstliche Intelligenz, Datenbanken, Finanzwesen und Kompression. Als oberster Layer fungieren Frameworks wie Caffe, FFmpeg, Pytorch und Tensorflow sowie weitere von Partnern, beispielsweise zur Genom-Sequenzierung. Seitens Xilinx wurde als Vergleich die von Nvidia genutzte Cuda-Schnittstelle verwendet, da auch dort per C++ und Python die darunter liegende Hardware vergleichsweise einfach angesprochen werden kann. Passend gab es eine Livedemo mit Xilinx' Vitis und Nvidias TensorRT, wobei letzteres auf Cuda aufsetzt.

Zu den ersten Partnern und Unterstützern von Vitis zählen IBM für die PowerAI-Vision-Software, Hitachi Automotive für Objekterfassung und Micron zur Beschleunigung neuer Datacenter-Funktionen. Gerade bei künstlicher Intelligenz sieht sich Xilinx aufgrund seiner programmierbaren Schaltungen als gut positioniert an, da FPGAs sich an neue neuronale Netze anpassen lassen, wohingegen ASICs wie GPUs trotz diverser Hardwareblöcke weniger flexibel sind.

Offenlegung: Golem.de hat auf Einladung von Xilinx hin am XDF 2019 in San Jose teilgenommen, die Kosten wurden gänzlich von Xilinx übernommen. Unsere Berichterstattung ist davon nicht beeinflusst und bleibt gewohnt neutral und kritisch. Der Artikel ist, wie alle anderen auf unserem Portal, unabhängig verfasst und unterliegt keinerlei Vorgaben seitens Dritter.

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schnedan 03. Okt 2019 / Themenstart

Warum? Es liegt Code in C/C++ / Python vor, der übernommen werden soll weil er alt und...

iha (Golem.de) 02. Okt 2019 / Themenstart

Ist inzwischen geändert. Danke für den Hinweis.

schnedan 02. Okt 2019 / Themenstart

die von Xilinx habe ich mal vor so 3 Jahren aus probiert mit einem Stück optimiertem Code...

nuclear 02. Okt 2019 / Themenstart

Es ist nichts Neues, dass es möglich ist FPGAs in C++ zu programmieren. Das...

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