2. 板卡架构升级与编译环境安装指南
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板卡架构升级与编译环境安装指南
通过本教程，用户能够了解或掌握：
- CAISA2.0架构的特性
- 如何将雨人FPGA加速卡硬件架构升级到CAISA2.0
- Linux系统下编译环境和编译工具的安装方法
Note:
1. 本教程中的硬件架构升级方法仅针对于雨人FPGA加速卡V3.1 。
2. 本教程中Linux环境下编译环境的安装目前仅提供CPU版本。
3. 由于后续我们将停止对16bit板卡的支持，建议用户按照教程升级或重装编译环境。1.CAISA2.0架构
相比于CAISA2.0架构在保持原先架构高性能的优势上，提供了对常用算子的支持，提高了FPGA加速卡的可用度。详细的算子列表如下：
2.资料下载
Note:
1. 我们建议windows用户使用已经预装好编译环境和Tensorflow的虚拟机镜像。
2. Linux用户可以跳过本教程的3.1节，根据3.2节中的步骤安装对应的编译环境。
3. 在点击链接时可能会出现此链接不存在的报错，建议用户手动复制链接。windows用户 下载链接 CAISA2.0板卡升级包 http://cloud.corerain.com:8082/share.cgi?ssid=0g4xklF VirtualBox https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 虚拟机镜像 http://cloud.corerain.com:8082/share.cgi?ssid=0BNlb7f Linux用户 下载链接 CAISA2.0板卡升级包 http://cloud.corerain.com:8082/share.cgi?ssid=0g4xklF Hands_on实验包http://cloud.corerain.com:8082/share.cgi?ssid=0Tq853Q 3.加速卡升级
3.1 文件描述
板卡升级的文件夹中有三个文件：
cr_lib、rainman.rbf.bin和image_classifierrainman.rbf.bin是用于配置FPGA的网表，描述了CAISA2.0架构中FPGA内逻辑、运算等单元的连接关系。cr_lib为CAISA2.0架构中需要更新的库。image_classifier为与训练好的Resnet模型，可用于进行板卡的升级验证，
3.2 板卡连接
- 将雨人FPGA加速卡放在平坦且不导电的表面上。
- 将雨人FPGA加速卡上的以太网端口直接连接到主机PC的以太网端口。
- 通过USB Type-C接口为加速器板供电。我们建议使用5V 2A手机充电器为电路板供电。 PC或笔记本电脑的USB端口可能无法提供所需的充足和稳定的电量。
- 然后加速器板正常供电，板上（SD卡附近）的绿色LED亮起。如果使用带风扇进行散热的版本，正上电之后，风扇开启。
在主机系统中，必须手动将以太网配置到和雨人FPGA加速卡同一网段下，否则无法连接雨人FPGA加速卡，配置参数如下：
设置 值 本地主机IPv4 192.168.123.10 网络掩码 255.255.255.0 雨人V3板卡IP地址 192.168.123.8 Linux系统设置方法如图
Note:
windows用户需要修改网络连接方式。
配置好网络后，打开虚拟机的网络设置，将网卡的连接方式从网络地址转换（NAT）更改为桥接网卡。
之后打开命令行，使用以下命令登录板卡：
ssh root@192.168.123.8再输入密码
letmein，回车即可登陆板卡。如下图所示，当出现
#时说明已经成功登录板卡。
3.3 操作方法
通过
ssh命令登录进板卡后，在桌面上打开新的终端，使用如下命令将rainman.rbf.bin文件和cr_lib拷贝至板卡中。sudo scp rainman.rbf.bin root@192.168.123.8:/workspace sudo scp -r cr_lib root@192.168.123.8:/之后进入板卡中
rainman.rbf.bin文件所在路径，依次执行如下命令：flashcp -v rainman.rbf.bin /dev/mtd3 #将rbf文件烧写指板卡指定分区中 reboot #重启板卡至此，板卡的硬件架构已经从CAISA1.0升级到了CAISA2.0。
3.4 升级验证
为了验证升级是否成功，用户可将
image_classifier文件夹通过scp命令拷贝至板卡中。在桌面上打开新终端，进入image_classifier所在路径，输入如下命令：scp -r image_classifier root@192.168.123.8:/拷贝完成后，进入在板卡中的
image_classifier文件夹，并执行./run.sh脚本，当屏幕开始滚动出现如下画面时，说明您已经顺利完成了板卡的架构升级。
4.环境安装
4.1 虚拟机的安装
Note:
1. 在加载系统镜像之前，用户需要确认主机是否禁止了虚拟化。
2. 由于本系统镜像预先分配的主机内存为5076MB，CPU数量为4，主机内存为4GB的用户可以在VirtualBox中的设置->系统->主板/处理器中调节适合自己电脑的资源配置。
下载好镜像之后，我们需要在VirtualBox的菜单栏中选择管理，点击选择导入虚拟电脑，将镜像导入VirtualBox中运行。系统镜像名为
Corerain Lab V4.ova。
4.2 在Linux中安装编译环境
我们在docker中预装了适用于CPU的编译环境，用户仅需依次执行以下命令，将docker中pull到自己的主机上即可。
sudo docker pull corerain/cr-deployment:cpu_190516 sudo docker run \ --name Rainbuilder \ --network host \ --ipc=host -v ${主机某文件绝对路径}:{docker路径} \ --privileged=true \ -it 46d6502307e4 \ bash-v：将主机上的文件夹映射到docker中去，使用示例为：-v /home/corerain/workspace:/workspaceprivileged：使container内的用户拥有root权限
由于docker和主机已经建立了双方workspace文件的映射，因此在主机中的workspace进行文件的移动、删除等操作，都会同步映射到docker的workspace中来。
Note:
我们建议用户在/home目录下创建一个workspace文件夹，将下载下来的Hands_on文件夹放置在/workspace文件夹中，方便进行文件映射。
当然，用户也可以执行指定需要建立映射的文件夹。执行结束之后会自动进入docker，可以在docker中输入以下命令来验证Rainbuilder已经成功安装。
python -c "import pyRbRuntime" RbCli --help执行之后的结果应分别显示如下：
用户可以通过在docker中输入
exit来退出docker。同时，需要注意的是，每次重启主机之后，都需要输入以下命令来重新登录docker。sudo docker start Rainbuilder sudo docker exec -ti Rainbuilder bash
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@Corerain 好的，非常感谢
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Hi @chong， 虚拟机中已经包含了Rainbuilder编译环，因此可以直接使用，不需要再下载docker了。这里我们提供docker的目的是为了提供给那些原本主机系统就是linux的用户使用的。
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你好，我装的虚拟机镜像版本是corerain Lab V4.ova， 但是并没有docker的环境，是需要自己安装docker，然后按照Linux用户的操作，将docker中pull到自己的主机上，是这样吗？
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@苏航 已经解决换低版本tensor1.5即可
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2019-07-29 05:42:23.918328: F tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:37] The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren't available on your machine.
Aborted (core dumped)菜鸟一枚，麻烦问一下这个错误怎么解决呢
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@Frank 是不是因为原来你的板卡上没有workspace这个文件夹，导致scp命令将文件传进去之后更名为一个workspace的文件。
这种情况有两种解决方法，第一个是使用在板卡中使用mkdir workapce命令，创建一个workspace文件夹，之后再执行scp拷贝命令。
第二种是直接拷贝到root文件夹下scp -r image_classifier root@192.168.123.8:/
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@Frank 你可以在桌面上打开一个新终端，输入如下命令，之后回车执行即可
sudo scp -r [image_classifier的绝对路径] root@192.168.123.8:/workspace
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你好，关于步骤3.4
scp -r image_classifier root@192.168.123.8:/workspace这个直接提示没有指定目录呀，这是为什么，我看那个workspace文件夹是绿色的啊
