Новости микроэлектроники |
| Войти Регистрация |
|
|
|
|
||||
Макро Групп → Xilinx обновила библиотеку Vitis AI до версии 1.1 В конце 2019 года компания Xilinx выпустила библиотеку Vitis AI, которая позволила значительно упростить работу с нейронными сетями пользователям, не имеющим знаний о ПЛИС, и облегчить разработку приложений для глубокого обучения, абстрагируясь от сложностей базовых устройств ПЛИС. Она состоит из оптимизированных IP-ядер, инструментов, библиотек, моделей и примеров проектов для некоторых из аппаратных платформ.На сегодняшний день Xilinx выпустил обновлённую версию данной библиотеки, исправив некоторые ошибки и добавив ранее недоступные функции. Список добавлений и исправлений новой версии: Библиотека моделей Model Zoo: - улучшена точность квантования моделей - добавлены значения производительности на ускорителях U50, U200, U250 Модуль Quantizer: - добавлена поддержка Tensorflow 1,15 Модуль Compiler: - поддержка компилятором для Zynq и ZU+ набора команд DPUv2 1.4.1, билинейного оператора повышающей дискретизации и кросс-компиляции - введение компилятора для U50, основанного на базе нового XIR (Xilinx Intermediate Representation), с поддержкой DPUv3E и протестировано на 40 моделях Model Zoo Модуль Runtime: - введена новая среда выполнения на основе XIR для Zynq, ZU + и Alveo - включены новые API для улучшения производительности нейронных сетей - в модуль включены 7 примеров API для работы с Vitis AI Runtime Модуль DPU: - DPUv2 для Zynq и ZU+ обновлен до версии 1.4.1 - DPU TRD обновлён для работы с Vitis 2019.2 и Vitis AI Library 1.1 - разработан DPUv3E для ускорительных карт Alveo с HBM-памятью Примеры и демонстрационные образы: - введён пример ускорения всего приложения - в библиотеку включён сквозной конвейер, который включает в себя декодирование JPEG, изменение размера картинки и вывод свёрточных нейронных сетей на Alveo - демонстрация Neptune - использование FPGA для многопоточного и многомодельного режима - демонстрация AKS - создание сложного приложения с использованием C++ и потоков Прочее: - обеспечение раннего доступа (по запросу) к TVM с поддержкой интерфейсов TFLite, ONNX, MxNet и Pytorch, с поддержкой платформ ZCU102, ZC104, U200 и U250 - xButler обновлен до версии 3.0 и обеспечивает поддержку контейнера Docker - улучшенная поддержка повышенных частот дискретизации, обратной свёртки и больших сверткок для моделей сегментации, включая FPN для DPUv1. Особо важным изменением Vitis AI 1.1 относительно версии 1.0 является включение процессора глубокого обучения DPUv3E, предназначенного специально для работы библиотеки на платформах Alveo U50 и U280, имеющих высокоскоростную HBM-память. Данный процессор поддерживает все основные сверточные нейронные сети, такие как VGG, ResNet, GoogLeNet, YOLO, SSD, FPN и другие. Ядро DPUv3E состоит из нескольких пакетных двигателей, планировщика команд, буфера общих весов и банка управляющих регистров. Ниже приведена блок-схема ядра DPUv3E, включающего 5 пакетных двигателей. Xilinx обновила библиотеку Vitis AI до версии 1.1 С более подробной информацией о ядре DPUv3E можно ознакомиться на GitHub. Также в инструкцию по работе с Vitis AI Library был добавлен раздел по запуску готовых образов библиотеки на Alveo U50, что позволит разработчикам быстрее освоить новую платформу. Компания Макро Групп является официальным партнёром Xilinx в России и странах СНГ. Источник: Новости Макро Групп • Подробнее: https://www.macrogroup.ru/news...-versii-11
|
| © 2006 — 2024 Капитал Плюс Телефон, e-mail, ICQ для связи |
Регистрация • Реклама на сайте |