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一般而言各个平台均采用linux操作系统官方提供对应SDK安装好后可使用硬件加速资源。 而且如果要使用其硬件加速一般都要完成模型转换将模型转为该平台所特有的格式。平台的SDK会提供转换工具。
深度学习加速单元NPU
平台一般为异构即CPU一般为arm结构和加速单元。
NPU 是什么
NPU神经处理单元是一种专门设计用于加速人工神经网络ANN和深度学习任务的硬件组件。它是一种特定于AI人工智能和机器学习工作负载的处理单元通常用于执行神经网络的前向传播和推断操作。NPU的设计旨在高效地执行矩阵乘法、卷积运算和其他深度学习操作以加快模型训练和推理的速度。
NPU通常与中央处理单元CPU和图形处理单元GPU协同工作以提供更高的性能和能效特别是在需要大规模深度学习模型的应用中如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。各种芯片制造商和硬件供应商都推出了自己的NPU解决方案以满足不同应用场景的需求。
总之NPU是专门设计用于加速深度学习任务的硬件单元旨在提高模型训练和推理的速度和效率。它在人工智能和机器学习领域具有重要的应用前景。
NPU神经处理单元通常被用作一个统称而不是一个特定的硬件架构。它描述了一种专门设计用于加速神经网络和深度学习任务的硬件处理单元的概念。
加速单元如下
CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么
官网能查询到参数但一般都是处理器或者核心板的参数开发板的外围接口信息要问具体商家。 算力可以去硕士论文里找找看一般以某个网络为基准比如看看yolov3在该平台耗时多久
1.GPU 厂家NVIDIA link Jetson AGX Orin 系列 Jetson Orin NX 系列 Jetson Orin Nano 系列 Jetson AGX Xavier 系列 Jetson Xavier NX 系列 Jetson TX2 系列 Jetson Nano IGX 平台
开发工具
平台特有模型为TensorRT可将ONNX模型转为TensorRT。无论是pytorch还是tensorflow还是caffe都能转为ONNX。
开发板一般支持可视化的操作系统
2.FPGA
FPGA 是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是Field Programmable Gate Array中文名是现场可编程门阵列。这个东西算力很强但是价格贵。 厂家xilinx Versa AI Edge 系列 link Versa AI Core link UltraScale 系列link link
型号很多命名很奇怪名字一般不带系列名而是A** V** K**
开发工具
Vitis AI以前称为DNNDKVitis AI是Xilinx的一个工具套件支持将深度学习模型部署到Xilinx的FPGA和ACAP硬件平台上。它可以用于部署ONNX、PyTorch、TensorFlow和Caffe等框架训练的模型。Vitis AI提供了模型优化、量化、编译和部署的工具以实现高性能的硬件加速。
VitisVitis是Xilinx的软件开发环境它包括针对FPGA的高级综合High-Level SynthesisHLS工具。开发人员可以使用Vitis来实现自定义的硬件加速器以支持各种深度学习框架。
PetaLinuxPetaLinux是Xilinx的嵌入式Linux解决方案它可以与深度学习库和工具集成以支持将深度学习模型部署到Xilinx的嵌入式硬件平台上
开发板一般不支持可视化的操作系统但我记得那么几款是支持的但是很贵。
改天补充,今天先到这里了要查的资料挺多的
3.VPU
4.TPU
5.BPU
6.DPU IPU NNIE
其他厂商
寒武纪、百度、瑞芯微、海思晟腾、firefly
