Fpga 从哪里开始使用TVM-VTA；“通用张量加速器”；

我对TVM Vta在pynq板上的使用非常陌生，我的团队正在进行一个项目，我们正在使用pynq z2板，所以如果有人能帮助我开始使用Vta，因为TVM网站上的教程对我来说有点不合适，或者我可能缺少一些知识，所以如果有人能告诉我学习什么（编程语言、参考资料、概念等）将不胜感激

---

提前感谢

TVM代码库提供了一些示例，展示了TVM代码如何映射到vta硬件。您可以从查看TVM/vta/tutorials/文件夹开始。vta_get_start.py提供了一个很好的示例，说明了TVM代码如何映射到vta硬件。TVM代码库具有Python API，因此很好地了解Python。vta硬件也是用chis编写的el因此，如果您想对VTA硬件进行更改，学习凿子是很好的。

首先非常感谢您的回复，是的，这正是我想问的，但我有点迷路了，我将查看VTA站点中的python api部分+我将开始学习python，如果这是主要问题，是否还有其他具体要求nt（附言：该项目只是一个用YLO进行目标检测的神经网络的加速）你能提供更多关于你的项目的细节吗？神经网络的加速太模糊了。TVM使用ML框架图并对它们进行优化。你可以使用这种优化来针对不同的硬件。（VTA就是这样一个例子）因此，该项目分为两个小组，一个小组负责创建神经网络，另一个小组负责处理传统的加速代码，该代码从实时反馈（例如：摄像头）中获取输入，并处理每一帧，以检测特定的物体，该网络经过训练，可识别出在这种情况下的汽车，因此acc小组负责对输入帧进行转换，以h过滤器+relu+等…我们听说了tvm vta，所以我得到了搜索这个主题的任务，好像它会更优化/更高效，那么我现在应该做什么…再次感谢您的回复，我真的很感谢您的帮助，所以我想告诉您一些事情是如何工作的帮助。所以tvm框架基本上使用了ML framewWorks绘制图形并对其执行优化。TVM将图形转换为称为中继IR的中间格式，然后可以映射到您选择的硬件。其中一个硬件是VTA。VTA有专门的硬件，可用于执行加速。此外，中继IR中有许多内置优化功能，可以用于优化图形。例如常量折叠、公共子表达式消除等。