NVIDIA Jetson支持的神经网络加速的量化平台
NVIDIA Jetson支持的神经网络加速的量化工具、技术
NVIDIA Jetson 是专为边缘计算和嵌入式系统设计的高性能计算平台,它支持多种深度学习模型的部署和推理。对于神经网络加速的量化平台,Jetson 支持以下技术和工具:
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TensorRT:TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个深度学习推理优化器和运行时库,它支持各种 GPU 加速器,包括 Jetson 系列。TensorRT 可以对深度学习模型进行优化,包括层融合、精度降低(如从 FP32 到 INT8)等,以提高推理速度和降低内存占用。TensorRT 支持量化感知训练(QAT)和训练后量化(PTQ),以实现模型的高效部署。
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jetson-inference:这是一个开源项目,为 NVIDIA Jetson 设备提供了深度学习推理和实时视觉的 DNN 库。它使用 TensorRT 在 GPU 上运行优化的网络,支持 C++ 和 Python 编程,并使用 PyTorch 进行模型训练。
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Deep Learning Accelerator (DLA):NVIDIA Jetson Orin 等平台包含第二代 DLA,这是一个专用的深度学习推理引擎,可以提供显著的 AI 算力。DLA 支持量化感知训练(QAT)和训练后量化(PTQ),以实现在 DLA 上的高效推理。
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cuDNN:CUDA 深度神经网络库(cuDNN)是 NVIDIA 提供的一个原语库,用于在 GPU 上加速深度神经网络。它支持多种深度学习框架,如 TensorFlow、Caffe、PyTorch 等,并且可以通过 cuDNN 进行模型的优化和加速。
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PyTorch Quantization:NVIDIA 还提供了 PyTorch 量化工具包,用于量化 PyTorch 模型。这个工具包支持量化感知训练和后训练量化,可以帮助开发者在 Jetson 平台上部署量化模型。
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PPQ:由商汤 HPC 团队开发的量化框架 PPQ,支持多个硬件后端平台的量化模拟与部署,并在此基础上抽象出一套完整的量化框架设计。
使用这些工具和平台,开发者可以在 Jetson 设备上进行神经网络的量化模拟、训练、优化和部署,以实现高效的深度学习推理。
多个硬件后端平台?
"多个硬件后端平台"指的是PPQ量化框架支持在多种不同的硬件和计算平台上进行量化模拟和部署。这些平台包括但不限于:
- GPU:如NVIDIA的TensorRT,支持在GPU上进行高效的推理加速。
- Vitis AI:Xilinx提供的用于FPGA的AI推理优化工具。
- DSP:数字信号处理器,常用于音频和通信领域的信号处理。
- NNIE:华为提供的Neural Network Inference Engine,用于其Ascend AI处理器。
- TVM:一个开源的机器学习编译器框架,可以跨多种硬件后端部署模型。
- OpenVINO:英特尔提供的跨架构的深度学习部署工具套件。
- Tengine:一个轻量级的推理引擎,支持多种硬件平台。
- SNPE:高通提供的用于其骁龙处理器的神经网络处理引擎。
- GraphCore:用于GraphCore智能处理单元(IPU)的推理引擎。
- Metax:用于MediaTek APU(AI处理器)的推理引擎。
PPQ通过支持这些不同的硬件后端平台,使得开发者可以在多种硬件上进行模型的量化和部署,从而实现跨平台的模型优化和推理加速。PPQ的这种灵活性和可扩展性,使其成为一个强大的工具,可以帮助开发者在不同的硬件平台上实现高效的AI模型部署。
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