Python(PYNQ)がテーマのAMD主催の FPGAコンテストに参加してきた ミソジ　2024/11/16 PyCon mini 東海 #pycontokai

自己紹介 名前： ミソジ　@misoji_engineer ブログ: エンジニアの電気屋さん(https://misoji-engineer.com/) ハードウェアのエンジニアで、趣味でブログとか書いてます

アジェンダ • AMD Pervasive AI Developer Contest
 
 • コンテストでやったこと　+　スケジュール
 
 • Python(PYNQ)に助けてもらった箇所
 
 • 海外のコンテストについて
 
 • まとめ AMDのコンテストに参加した内容を紹介します

AMD Pervasive AI Developer Contest *Pervasive…普及する

AMD Pervasive AI Developer Contest 「FPGAの評価ボード(KR260)を使って、ロボットとAIっぽいことをする」ことがテーマ Robotics AI 部門に参加していました。 *コンテストのリンク先より引用 https://www.hackster.io/contests/amd2023 3部門に分かれていました。 ・GPU部門　　　　 …AMDのGPU ・Robotics部門　…AMDのFPGA (Kria_KR260) ・PC部門　　　 …AMDのminiPC

2位でした。 ２０２４/10/10にアメリカのサンフランシスコで開催。　AMDの開発者向けのイベント。 AMD開催の「Advancing AI 2024」で表彰されました。

プロジェクト詳細 GitHub・デモ動画含めてプロジェクトは全てオープン済。 ・hackster.io(公開済プロジェクト) https://www.hackster.io/iotengineer22/360-object-detection-robot-car-bdb1bd ・GitHub(ソースコード・回路図・基板データ・ BOM) https://github.com/iotengineer22/AMD-Pervasive-AI-Developer-Contest ・Youtube(テスト動画) https://www.youtube.com/playlist?list=PLVu7mPgGBMbaku3Ff9iG18OYoNWfO1pT7

ブログ記事 ブログ記事としてもアップしています。 ・AMD(Xilinx)のFPGAコンテストに参加した感想 https://misoji-engineer.com/archives/amd-xilinx-fpga-contest.html ・AMDの開発者向けイベントの Advancing AIに参加してきた https://misoji-engineer.com/archives/amd-advancing-ai.html ・サンフランシスコとかシリコンバレーを 1日観光してきた https://misoji-engineer.com/archives/sanfrancisco-sightseeing.html

コンテストでやったこと

FPGAとは？ FPGA…自由にハード設計・書き換え可能なIC FPGA…Field Programmable Gate Array ・同期した信号制御 ・CPU/GPU代わりの高速な推論　 ハードウェア言語 (Verilog, VHDL)

FPGAの最近の事例 車載カメラ・産業用ネットワークにもFPGAが使われています SUBARUの運転支援システム AMDのリンク先より引用 https://www.amd.com/ja/resources/case-studies/subaru.html AMDのリンク先より引用 https://www.amd.com/ja/resources/case-studies/moxa.html MOXAの産業用イーサネットスイッチ

開発したもの 「360°カメラ」 と 「KR260(FPGA + CPU)」 を搭載したロボットカー

No content

Architecture(ハード・ソフト) Python(PYNQ)から、FPGAとCPUをまとめて制御 コンテストの テーマ(要件)の一つ　

コンテストのスケジュール

・2023/12… コンテストの開催アナウンス 　　　↓ ・2024/2… 評価ボードの申請期限(Webテスト+Abstract提出) ・2024/3… 評価ボードの当選発表 ・2024/4… 評価ボードが到着 ・2024/7… プロジェクトの提出期限 　　　↓ ・2024/9… 最終候補者(Finalist)を選出 　　　　　　　 AMD関係者にレビュー ・2024/10… 開発者向けイベント「Advancing AI 」で表彰 コンテストの期間 コンテストとしての期間は約10か月、開発期間は約7か月 約7か月 趣味でコツコツと開発

2024/1 2024/2 2024/3 2024/4 2024/5 2024/6 2024/7 開発ネタ検討 基板作成 ハードウェア開発 FPGA合成 ライブラリ調査 コーディング デバッグ ドキュメント整理 デモ動画作成 スケジュール 開発期間は7か月だけど、がっつりコード書ける期間は短い。 ・Webテスト ・Abstract提出 ・評価ボード到着 ・元々の 提出期限 ・提出期限 +1か月 ・+αの 追加仕様 コード書ける期間 約1か月

2024/1 2024/2 2024/3 2024/4 2024/5 2024/6 2024/7 開発ネタ検討 基板作成 ハードウェア開発 FPGA合成 ライブラリ調査 コーディング デバッグ ドキュメント整理 デモ動画作成 スケジュール ドキュメントには時間かかるので、コーディング・デバッグは短縮したい… ・Webテスト ・Abstract提出 ・元々の 提出期限 ・提出期限 +1か月 ・+αの 追加仕様 ・hackster.io(公開済プロジェクト) https://www.hackster.io/iotengineer22/36 0-object-detection-robot-car-bdb1bd

Python(PYNQ)に助けてもらった箇所

PYNQとは？ AMDのFPGAで、Pythonを動かせるフレームワーク *AMDのリンク先より引用 https://www.amd.com/ja/products/adaptive-socs-and-fpgas/soc/zynq-ultrascale-plus-mpsoc.html ・ZYNQ・・・(かなり)高価なAMDのFPGA 　　　　　　　1chipにCPUまで入っている *全てのFPGAでPythonから 制御できるわけではないので注意

コードは全部Pythonで 本来FPGAをデバッグする場合、合成など時間がかかる… 本来はハードウェア言語 (Verilog, VHDL) + デバッグする毎に FPGAの合成などが必要

コードは全部Pythonで Pythonから楽に雑に制御することで、コーティング・デバッグを短縮 ハードウェア言語を使わず Pythonで全て書く

コードの概要(1) from pynq_dpu import DpuOverlay from pynq import Overlay from pynq.lib import AxiGPIO overlay = DpuOverlay(dpu_model) overlay.load_model(cnn_xmodel) # Define and create the GStreamer pipeline for 360-camera pipeline = "thetauvcsrc mode=2K ! h264parse ! avdec_h264 ! videoconvert ! video/x-raw,format=BGR ! appsink" # Initialize the VideoCapture object cap = cv2.VideoCapture(pipeline, cv2.CAP_GSTREAMER) # Initialize and start the Motor-controller-thread controller_thread = threading.Thread(target=continuous_controller) controller_thread.start() 物体検出の例(1)

コードの概要(2) try: while True: ret, frame = cap.read() # Split the 360-image into 2 quadrants quadrants = { 'q1': frame[:, :width // 2], #front 'q2': frame[:, width // 2:], #back } # Apply YOLOX object detection and ROS2 Output to each quadrant for key, img in quadrants.items(): d_boxes, d_scores, d_classes = yolox_run(img, key) # Publish each quadrant as a separate ROS message img_publishers[key].publish(bridge.cv2_to_imgmsg(img, encoding="bgr8")) publish_markers(box_publishers, node_box, d_boxes, d_classes, key) 物体検出の例(2)

コードの概要(3) def run(input_image): # Pre-processing image_size = input_image.shape[:2] image_height, image_width = input_image.shape[0], input_image.shape[1] image_data, ratio = preprocess(input_image, input_shape) # inference(FPGA_DPU) image[0,...] = image_data.reshape(shapeIn[1:]) job_id = dpu.execute_async(input_data, output_data) dpu.wait(job_id) # Post-processing outputs = np.concatenate([output.reshape(1, -1, output.shape[-1]) for output in output_data], axis=1) bboxes, scores, class_ids = postprocess( FPGA(DPU)の推論の例

ただ100%正解かは怪しい… C++で書いた方が、速い + 過去のコードの資産流用できるケースも (例)ハードウェア言語で書いて、 AXIバスで繋げる (例)C++の ランタイムもある (例)普通に C++で書く

海外のコンテストについて

発表している人の英語 めっちゃ苦手です。マジで英語を聞き取れない人です… 典型的な日本人のサラリーマン・エンジニア。 ・働き始めて約10年 … 英語は全く使わない部門　 ※データシートを英語で読むぐらい ・最近の2～3年 … 英語を多少は使う部門に (ただ1か月に1回Ｗｅｂ会議で報告できるかの頻度) ・海外のコンテスト … 本格的に参加したのも初めて。 昔Kaggleを試みたけど、3日坊主。 ⇒今回は興味あるハードウェアが絡む内容だったので完走できた

メインプロジェクト + 14個のサブプロジェクトのドキュメント 技術ブログを書く感じで(何とか)乗り切りました。 0. 360° Object Detection Robot Car 1. PYNQ + GPIO(LED Blinking) 2. PYNQ + PWM(DC-Motor Control) 3. Object Detection(Yolo) with DPU-PYNQ 4. Implementation DPU, GPIO, and PWM 5. Remote Control 360° Camera 6. GStreamer + OpenCV with 360°Camera 7. 360 Live Streaming + Object Detect(DPU) 8. ROS2 3D Marker from 360 Live Streaming 9. Control 360° Object Detection Robot Car 10. Improve Object Detection Speed with YOLOX 11. Benchmark Architectures of the DPU 12. Power Consumption of 360° Object Detection Robot Car 13. Application to Vitis AI ONNX Runtime Engine (VOE) 14. Appendix: Object Detection Using YOLOX with a Webcam 英語のドキュメント 日本語の下書き ⇒ ChatGPTで翻訳 ⇒ 修正　で対応しました

英語のプレゼン AMD関係者への英語のプレゼン。たぶん何とかなった？ 最終候補者(Finalist)は英語でのプレゼンがありました。　※Web会議でQA含めて40分ぐらい 　⇒一夜漬けだけど、練習してなんとかなった？　と思いたい…

英語のQA 英語のQA(質疑応答)でも、ダメなところ一杯でした。 Robotics AI部門なのに、ロボットに関する重要な質問をミスりました。 　⇒ROSとLossを聞き間違える。 ただ、答えられる質問は何とか(拙い英語で)返したつもり…。 Did you use ROS just for visualization? Or are you also processing nodes, packets, or other elements? Loss(ロス)? nodes? Paket? ノード・パケットを失う？通信不良のこと？ ROS…Robot operating system Loss…損失・失うこと

海外のコンテストの感想 色々と大変だったけど、入賞したし、現地でのイベントも楽しかった お酒と飯を入れれば、エンジニア同士で好きな技術を熱く語れるのは万国共通です。 ⇒約10か月の長い苦行のコンテストでしたけど、振り返れば楽しかったです。

まとめ

まとめ PythonもFPGAも海外のコンテストもおススメです！ ・Pythonで動かせるFPGAも出てきている 　(AMDがコンテストの要件・テーマにするぐらい…) ・Pythonで書くことで、コーディング・デバッグの短縮に 　(初心者にとって、画像処理などはPythonの方が楽だった。) ・海外でもエンジニア向けの面白いコンテストは沢山あります 　(N=1だけど、英語苦手でもなんとかなった？)

最後に ご清聴ありがとうございました。