如何在三个或三个或更多现场可编程门阵列* （FPGA） 设备上同时运行OpenVINO™？

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• FPGA设备 1：使用固态盘-VGG 进行对象检测样品
  
• FPGA设备 2：采用 FCN-8 的图像分段示例。
  
• FPGA设备 3：对象检测，以实现更快的 R-CNN 样本
  
• FPGA设备 4：采用 Alexnet 的图像分类样品。
  
  

• 同一型号 - 最多 2 FPGA 台设备
  
• 不同型号 - 每个FPGA设备包含超过 2 个具有不同模型的FPGA设备
  
  

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在多个现场可编程门阵列（FPGA）设备上同时运行OpenVINO™进行推理是一个复杂的任务，尤其是当涉及到多个FPGA卡在同一模型上并行推理时。以下是一些可能的原因和解决方案，帮助你解决无法同时使用三个FPGA卡进行推理的问题：

1. OpenVINO™对多FPGA的支持

• 检查OpenVINO版本：确保你使用的是支持多FPGA设备的最新版本的OpenVINO™。OpenVINO™的某些版本可能对多FPGA设备的支持有限。


• 设备插件：OpenVINO™使用设备插件来管理不同的硬件设备。确保你正确配置了FPGA插件，并且插件支持多设备并行推理。

2. 硬件配置

• FPGA资源分配：检查FPGA卡之间的资源分配情况。如果多个FPGA卡共享相同的资源（如PCIe带宽、内存等），可能会导致资源争用，从而无法同时运行推理任务。


• FPGA互连：如果FPGA卡之间需要通信或共享数据，确保它们之间的互连配置正确。某些情况下，FPGA卡之间的通信瓶颈可能导致无法同时运行推理。

3. 模型分割与并行化

• 模型分割：如果模型较大，可以尝试将模型分割成多个部分，每个部分在不同的FPGA卡上运行。OpenVINO™提供了模型优化工具，可以帮助你进行模型分割和优化。


• 数据并行化：如果你有多个输入数据流，可以将数据并行化，每个FPGA卡处理不同的数据流。这需要你在应用程序中实现数据分发逻辑。

4. 软件配置

• 线程与进程管理：确保你的应用程序正确管理线程和进程，以便充分利用多个FPGA卡。OpenVINO™的推理引擎支持多线程和多进程，你可以通过配置来优化资源使用。


• 设备选择：在代码中明确指定每个推理任务使用的FPGA设备。OpenVINO™允许你通过设备ID来选择特定的FPGA卡。

5. 性能监控与调试

• 性能监控：使用OpenVINO™提供的性能监控工具来检查每个FPGA卡的利用率。如果某个FPGA卡的利用率较低，可能需要调整任务分配或优化模型。


• 调试与日志：启用OpenVINO™的调试日志功能，检查是否有任何错误或警告信息。这些信息可以帮助你识别问题的根源。

6. OpenVINO™社区与支持

• 社区支持：如果你仍然遇到问题，可以访问OpenVINO™的官方社区论坛，寻求帮助。社区中的其他开发者可能遇到过类似的问题，并提供了解决方案。


• 官方支持：如果你使用的是商业版本的OpenVINO™，可以考虑联系Intel的官方支持团队，获取专业的技术支持。

7. 替代方案

• 使用其他硬件加速器：如果FPGA卡无法满足你的需求，可以考虑使用其他硬件加速器（如GPU或VPU）来补充或替代FPGA卡。

示例代码（多设备推理）

以下是一个简单的示例代码，展示如何在多个FPGA设备上运行推理：

#include 

#include 



int main() {

    // 初始化推理引擎

    InferenceEngine::Core core;



    // 加载模型

    auto network = core.ReadNetwork("model.xml", "model.bin");



    // 获取可用设备列表

    auto devices = core.GetAvailableDevices();



    // 遍历设备并加载模型

    for (const auto& device : devices) {

        if (device.find("FPGA") != std::string::npos) {

            std::cout << "Loading model on device: " << device << std::endl;

            auto executable_network = core.LoadNetwork(network, device);

            auto infer_request = executable_network.CreateInferRequest();



            // 设置输入数据

            // ...



            // 执行推理

            infer_request.Infer();



            // 处理输出

            // ...

        }

    }



    return 0;

}

总结

在多个FPGA设备上同时运行OpenVINO™进行推理需要综合考虑硬件配置、软件优化和模型分割等多个方面。通过合理的配置和优化，你可以充分利用多个FPGA卡的性能，提升推理效率。如果遇到问题，建议从硬件资源分配、软件配置和性能监控等方面进行排查和优化。