# Vitis AI
- sehr interessantes Framework mit mehr flexibilität und freiheit bei den verwendeten Methoden
- verwendet trainierte ONNX Modelle und kann FINN grundlegend ersetzten

![[Pasted image 20260624184738.png]]
- Man kann hier sogesehen einen Basemodell verwenden und eine Optimizer darauf anwenden (bspw. SVMs)(zuständige Gruppe von Jula)
- eine Auswahl des Quantisierers kann ebenfalls verwendet werden
	- aus eigenerfahrung lora ganz nett aber vielleicht nicht sinnvoll auf Architektur
- Größtes Problem sind die kompatiblen Geräte
	- Zynq 7020 
	- wir haben zumindestens eine git repo mit den Installationsanweisungen für diese Arch. gefunden: https://github.com/UviDTE-FPSoC/Zynq7000-dnn-inference/blob/master/vitis_ai_installation.md
	- AMD empfiehlt  nicht die Platform für ML![[Pasted image 20260624190113.png]]
- Die Beste Möglichkeit ist daher die Verwendung von Vitis AI vor Version  1.4
	- Nachteile?
- Der Vorschlag des wechsels kam bereits letztes Jahr aus der Gruppe Bildverarbeitung