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Vitis AI:從邊緣到云的最佳人工智能推斷

YCqV_FPGA_EETre ? 來源:FPGA開發(fā)圈 ? 2020-08-03 16:40 ? 次閱讀

Vitis AI:從邊緣到云的最佳人工智能推斷

Vitis AI 開發(fā)環(huán)境是 Xilinx 的開發(fā)平臺,適用于在 Xilinx 硬件平臺(包括邊緣器件和 Alveo 卡)上進行人工智能推斷。它由優(yōu)化的 IP、工具、庫、模型和示例設(shè)計組成。Vitis AI 以高效易用為設(shè)計理念,可在 Xilinx FPGAACAP 上充分發(fā)揮人工智能加速的潛力。

全新 1.2 版本新增了以下功能:

Vitis AI 量化器和 DNNDK 運行時開源

AI Model Zoo 中添加了 14 個新參考模型(Pytorch, Caffe, Tensorflow

Vitis AI 量化器支持優(yōu)化的模型(剪枝)

更新了 DPU 命名規(guī)則,以在所有配置中保持一致

推出面向邊緣和云的 Vitis AI Profiler

ONNXRuntime 和 TVM 支持 Vitis AI

新增了對 Alveo U50/U50LV 和 U280 的支持

Alveo U50/U50LV DPU DPUCAHX8H 微架構(gòu)改進

升級 DPU TRD,以支持 Vitis 2020.1 和 Vivado 2020.1

Vitis AI 支持 Pytorch CNN 通用訪問(測試版)

Vitis AI 平臺的介紹

◆◆AI 優(yōu)化器◆◆

有了世界領(lǐng)先的模型壓縮技術(shù),我們可以在對精度影響極小的情況下,將模型的復雜性降低 5 至 50 倍。深度壓縮可將您的 AI 推斷性能提升到一個新的層次。

◆◆AI 量化器◆◆

通過將 32 位浮點權(quán)值和激活量轉(zhuǎn)換為 INT8 這樣的定點,AI 量化器可在不影響預(yù)測精度的情況下,降低計算復雜度。定點網(wǎng)絡(luò)模型需要的內(nèi)存帶寬更少,因此比浮點網(wǎng)絡(luò)模型速度更快,電源效率更高。

◆◆AI 編譯器◆◆

將 AI 模型映射至高效指令集及數(shù)據(jù)流。還可執(zhí)行高級優(yōu)化任務(wù),如層融合和指令排程等,并可盡量重復使用片上內(nèi)存。

◆◆AI 配置器◆◆

性能分析器有助于程序員深入分析 AI 推斷實現(xiàn)方案的效率和利用率。

◆◆AI 庫◆◆

該運行時提供一系列輕量級 C++Python API,其可實現(xiàn)便捷的應(yīng)用開發(fā)。此外,它還提供高效的任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理和中斷處理。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:速來,Xilinx Vitis AI 1.2 開放下載了!

文章出處:【微信號:FPGA-EETrend,微信公眾號:FPGA開發(fā)圈】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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