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確認したところホームディレクトリの容量が上限の25GBに達してしまっているようです。これがRDP接続できない原因となっている可能性があります。SSHでログインしてホームディレクトリを整理してみていただけないでしょうか。

as002では/scratchを一時的なデータ置き場として用意していますのでこちらもご利用ください。

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確かに03-using_densenetxがちょうど良かったですね。気がついていませんでした。

VCK5000の調査は時間がかかりそうなのでU50(as004)でVitis AI 2.5を動かせるようにしました。
以下でうまく動作させることができましたのでお試しください。

cd /scratch
cp -a /tools/repo/Xilinx/Vitis-AI-Tutorials .
cd Vitis-AI-Tutorials

# Copy pretrained model
git checkout 1.1
cp Design_Tutorials/03-using_densenetx/files/pretrained/k_model.zip /scratch/

# Checkout 1.4
git checkout 1.4
cd Design_Tutorials/03-using_densenetx/files

# Step 0
source /opt/vitis_ai/setup.sh
select-dpu

source 0_setenv.sh

# Step 1 (skip training)
mkdir -p build/keras_model
unzip /scratch/k_model.zip -d build/keras_model

# Step 2
source 2_keras2tf.sh

# Step 3
mkdir -p ~/.keras/datasets
cp /tools/data/cifar-10-python.tar.gz ~/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.tar.gz
source 3_eval_frozen.sh

# Step 4
source 4_quant.sh

# Step 5
source 5_eval_quant.sh

# Step 6
source 6_compile.sh u50

# Step 7
source 7_make_target.sh u50

cd build/target_u50
python app_mt.py -t 4

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おまたせしてしまいました。ACRiブログの記事が公開されました。
https://www.acri.c.titech.ac.jp/wordpress/archives/13108

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試したところVitis AIのバージョンの違い(1.1 vs 2.5)により、app_mt.pyが動作しませんでした。このチュートリアルを動かすにはapp_mt.pyを修正する必要があります。

Vitis AI 1.4が対象のチュートリアルであればPython APIの互換性があるようです。以下のチュートリアルを試してみましたが、segmentation faultが出てしまい最後の実行までできませんでした。。もう少し調べてみます。
https://gitenterprise.xilinx.com/swm/Vitis-AI-Tutorials/tree/1.4/Design_Tutorials/02-MNIST_classification_tf

cd /scratch
cp -a /tools/repo/Xilinx/Vitis-AI-Tutorials .
cd Vitis-AI-Tutorials
git checkout 1.4
cd Design_Tutorials/02-MNIST_classification_tf/files

source /opt/vitis_ai/setup.sh
select-dpu

source 0_setenv.sh

mkdir -p ~/.keras/datasets
cp /tools/data/tf-keras-datasets/mnist.npz ~/.keras/datasets/

source 1_train.sh
source 2_freeze.sh
source 3_eval_frozen_graph.sh
source 4_quant.sh
source 5_eval_quant_graph.sh

mkdir -p build/compile
vai_c_tensorflow \
–frozen_pb ./build/quantize/quantize_eval_model.pb \
–arch /opt/vitis_ai/compiler/arch/DPUCVDX8H/VCK50008PE/arch.json \
–output_dir ./build/compile \
–net_name customcnn

mkdir -p build/target
python generate_images.py \
–dataset=mnist \
–image_dir=build/target/images \
–image_format=jpg \
–max_images=10000

cd build/target
mkdir model_dir
cp ../compile/customcnn.xmodel model_dir/
cp ../../application/app_mt.py .

python app_mt.py
Command line options:
–image_dir : images
–threads : 1
–model : model_dir/customcnn.xmodel
Segmentation fault (コアダンプ)

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サーバー側には特にエラーに関するログは残っていませんでした。
sshでログインはできますでしょうか。ホームディレクトリにエラーに関するログが残っていないでしょうか。

リモートデスクトップ接続ができない場合、vncserverコマンドを使ってご自身でVNCサーバーを立ててGUIに接続する方法もあります。

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参考にされているチュートリアルがU50向けのため実行スクリプトに修正が必要なのかもしれません。今週は対応できませんが見てみますのでお時間ください。

U50はVitis AIでサポートされなくなったためas004からVitis AIは削除してしまいました。

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今月中を目処にVCK5000を使うチュートリアルをACRiブログで公開予定です。少々お待ちください。

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export XCL_EMULATION_MODE=
とするのが良くないようで、
unset XCL_EMULATION_MODE
として数秒待つと解消したとのことです。
試してみてください。

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実行されたコマンドは問題なさそうに思います。

「No devices found」のエラーはこちらでも再現しました。
ACRiルームの環境の問題だと思います。調査してみます。

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as004で実行されていますでしょうか。
試してみたところ一回目の実行ではエラーが出てしまいましたが、二回目は実行できました。

ando@as004:/scratch/Vitis-Tutorials/Getting_Started/Vitis/example/u200/hw
$ ./app.exe
INFO: Found Xilinx Platform
INFO: Loading ‘vadd.xclbin’
terminate called recursively
terminate called after throwing an instance of ‘__gnu_cxx::recursive_init_error’
what(): 中止 (コアダンプ)
ando@as004:/scratch/Vitis-Tutorials/Getting_Started/Vitis/example/u200/hw
$ ./app.exe
INFO: Found Xilinx Platform
INFO: Loading ‘vadd.xclbin’
TEST PASSED

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XCL_EMULATION_MODE環境変数がhw_emuに設定された状態のまま、ハードウェア向けにビルドしたxclbinを使ってappを実行されているのではないかと思います（チュートリアルの通りに進めると最後のステップでそうなってしまうと思います。）。

appを実行する前にXCL_EMULATION_MODEをクリアしてみてください。

export XCL_EMULATION_MODE=
./app.exe

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リクエストありがとうございます。最新に更新しました。簡単な動作確認はしていますが何か問題がありましたらお知らせいただけると助かります。

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予約不要で利用いただけるas101サーバーの以下のディレクトリにご指定のzipファイルを展開しました。

/opt/xilinx/platforms/zcu104_base/

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インストールをご希望されるパッケージのダウンロードURLをご指示いただければ、インストールすること自体は対応できます。

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ACRiルームではZCU104は利用できませんが、開発環境としてZCU104等の組み込み向けのVitis環境を使用したいというご要望で合っていますでしょうか。

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