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全志Tina_NPU开发部署说明

1 前言 1.1 读者对象 本文档（本指南）主要适用于以下人员： • 技术支持工程师 • 软件开发工程师 • AI 应用案客户 2 正文 2.1 NPU 开发简介 • 支持int8/uint8/int16...量化精度，运算性能可达1TOPS. • 相较于GPU 作为AI 运算单元的大型芯片方案，功耗不到GPU 所需要的1%. • 可直接导入Caffe, TensorFlow, Onnx, TFLite，Keras...（如Caffe、TensorFlow 等）进行训练得到符合需求的模型。...也可直接使用已经训练好的模型, 对于基 于已有的算法模型部署来讲，可以不用经过模型训练阶段. 2.4 模型转换 此阶段为通过Acuity Toolkit 把模型训练中得到的模型转换为NPU 可用的模型NBG...用户通过提供的python 接口可以便捷地完成以下功能： 1）模型转换：支持Caffe,TensorFlow Lite, Tensorflow, ONNXDarknet NBG 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用

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使用 TFLite 在移动设备上优化与部署风格转化模型

我们运用 MobileNet (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 中宽度缩放因子的思路，将所有卷积层的输出通道数缩小为原来的 1/4。...GPU 通常能比 CPU 达到更好的性能，但 GPU 目前仅支持浮点模型，获得的模型 size 比经 int8 量化的模型稍大。以下是 int8 和 float16 模型的表现： ?...我们改为使用 AndroidX 中的 ViewModel 类和 Coroutine 来对专用的后台线程运行风格转化，并轻松更新视图。...所用模型与上述模型相似，但相较于速度和模型大小，该模型更注重质量。对生产环境中的风格转化模型有兴趣的话，您可以试用一下该应用。 ?...如果您想详细了解 TensorFlow 的相关内容，请参阅以下文档。

1.7K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
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    【AI系统】低比特量化原理

    计算机里面数值有很多种表示方式，如浮点表示的 FP32、FP16，整数表示的 INT32、INT16、INT8，量化一般是将 FP32、FP16 降低为 INT8 甚至 INT4 等低比特表示。...线性量化将浮点数参数转换为固定位数的整数表示，这种精度的降低可能导致模型在量化后性能下降。对于特定任务和数据分布，需要设计更准确的量化方法以最小化精度损失。...低比特数的影响：将模型从高比特数（如 16 位）量化为低比特数（如 4 位）会导致更大的精度损失。随着比特数的减少，模型的表示能力下降，因此需要在精度和模型大小之间找到平衡点。...任务复杂性对精度的影响：在分类、检测、识别等任务中，任务的复杂性与模型所需的表示能力密切相关。...通过这个仿射变换，任何输入张量都将使用数据类型的所有位，从而减小了非对称分布的量化误差。

    16110

    TensorFlow 智能移动项目：1~5

    在下一章中，我们将学习如何变得更聪明，如何识别图片中所有有趣的对象以及如何在智能手机上随时随地对其进行定位。 三、检测物体及其位置 对象检测比上一章中讨论的图像分类迈出了一步。...在下一章中，这是我们与计算机视觉相关的第三项任务，我们将仔细研究如何在 Python 和 TensorFlow 中训练和构建有趣的深度学习模型，以及如何在 iOS 和 Android 应用中使用它来添加令人赞叹的图像艺术风格...现在，我们创建一个新的TensorFlowInferenceInterface实例，并在其中将AssetManager实例和模型文件名传递到assets文件夹中，然后使用 TensorFlowInferenceInterface...，以及将所有 26 种风格均等混合的图像 在一些强大的 TensorFlow 模型的帮助下以及我们如何在移动应用中使用它们的知识，看起来我们的移动开发人员也可以成为伟大的艺术家。...tf_op_files.txt文件应该包含所有操作定义文件，如为 TensorFlow 移动部署准备模型，因为它们占用的空间很小。

    4.5K20

    matlab int8 矩阵,unit8_matlab数据类型转换——int8转换成unit8「建议收藏」

    在一个驱动程序中看到uint16，uint32，unit8，int8… uint16 ：无符号16bit整数， uint32：无符号32bit整数， unit8：无符号8bit整数， int8：有符号8bit...比如C中没有bool，于是在一个软件中，一些程序员使用int，一些程序员使用short，会比较混乱，最好就是用一个typedef来定义，如： typedef char bool。...，一个double是8字节，值uint8的8倍。...matlab数据类型转换——int8转换成unit8 最简单的方法是把I改为double型后做+128计算再转为uint8。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    3.1K10

    推倒万亿参数大模型内存墙！万字长文：从第一性原理看神经网络量化

    最后，文中将介绍英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、 MatX和Lemurian Labs等硬件开发商在扩展⽬前流⾏的8位格式（如FP8和Int8） 时将采⽤的技术。...在⽆符号int8中，255的最⼤值是1111111111。在有符号int8中，最⼩值为-128，最⼤值为127。 为了让INT8和UINT8共享硬件资源，可以⽤1111111111来表⽰-1。...FP8与INT8在⾼效深度学习推理⽅⾯的⽐较（⾼通） 本图表说明了上述所有要点。...这些格式声称在计算效率或表述准确性⽅⾯有各种优势，但都还没有达到商业相关的规模。...推理 推理过程对成本和功耗特别敏感，因为一个模型虽然只训练一次，却要服务于数以百万计的用户。 因此，推理用的芯片会更倾向于采用更经济、体积更小的数值格式。

    51310

    （内含10个实例）

    Java的泛型只是在编译期间用于检查类型的正确，为了保证与旧版本JVM的兼容，类型擦除会删除泛型的相关信息，导致其在运行时不可用。...和泛型函数一样，使用泛型类型时，首先要对其进行实例化，即显式为类型参数赋值类型。如果在类型定义时，将代码改成vs:=slice{5,4,2,1}，那么你会得到如note1中的结果。...泛型函数只能使用约束允许的所有类型支持的操作 此设计完全向后兼容，但建议对func F(x(T))的含义进行更改。 （一）适用性 此外，标准库中将会引入一系列新的package。...一个新constraints包将会提供一系列标准约束，如“所有整数类型”或“所有数值类型”这类约束。...既可以表示使用类型参数Greater(t)，也可以表示实例化一个具体类型Greater(t)，其中t为推导的具体类型，如int。

    2.7K20

    微模型

    Mobile from Facebook tensorflow提供一个python库tensorflow_model_optimization,这个库优化模型的延迟,大小.直观上,优化模型大小,一个就是优化参数的数量...Compression or Distillation 模型训练完成后,如何在准确率可接受的情况下压缩模型,最常见的方式就是剪枝和蒸馏....Quantisation 该方法用低精度的参数去学习一个同样效果的模型,这种方式提升了模型的处理能力和效率.这种方法主要是把float压缩到int8上,如下图所示: Quantisation Aware...Post-Training Quantisation (PTQ) 该方法不用重训练模型,直接把float32量化到int8,这样直接把模型大小降低了4倍,预估性能也提升了两倍,精度也没有显著下降....Compilation 剩下的就是工程上的优化了,如使用C++,相较于python更快更省内存.

    63910

    实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

    然后，10.3节将介绍如何在一台机器的多个GPU上并行化地训练深度学习模型。在这一节中也将给出具体的TensorFlow样例程序来使用多GPU训练模型，并比较并行化效率提升的比率。...最后在10.4节中将介绍分布式TensorFlow，以及如何通过分布式TensorFlow训练深度学习模型。在这一节中将给出具体的TensorFlow样例程序来实现不同的分布式深度学习训练模式。...为了更方便地使用分布式TensorFlow，10.4节中将介绍才云科技基于Kubernetes容器云平台搭建的分布式TensorFlow系统。...不过，尽管g2.8xlarge实例有4个GPU，在默认情况下，TensorFlow只会将运算优先放到/gpu:0上。于是可以看见在上面的程序中，所有的运算都被放在了/gpu:0上。...TensorFlow可以自动完成这些操作而不需要用户特别处理，但为了提高程序运行的速度，用户也需要尽量将相关的运算放在同一个设备上。

    1.1K70

    使用 Elasticsearch 进行大规模向量搜索的设计原则

    使用这种技术，某些模型的尺寸可以减半，并且仍能在 MTEB 检索基准上保持 90% 的 NDCG@10。但是，并非所有模型都兼容。...例如，int8 表示一个范围从 -127 到 127 的有符号整数，而 uint8 表示一个范围从 0 到 255 的无符号整数。...在接下来的部分中，我们将介绍一种在选定模型缺乏此功能时应用自动量化的方法。自适应嵌入量化在模型缺乏量化感知嵌入的情况下，Elasticsearch 采用自适应量化方案，默认将浮点量化为 int8。...这些操作旨在利用节点上的所有可用 CPU，并在所有索引和合并任务完成后进行。为了评估每种组合的准确度，knn-recall-* 操作计算了相关的召回率和 归一化折现累积增益 (nDCG)。...我们探讨了运行近似最近邻搜索时涉及的各种权衡，并展示了在 Elasticsearch 8.14 中，我们如何在现实的大规模向量搜索工作负载中将成本降低 75%，同时将索引速度提高 50%。

    61162

    深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法

    背景 模型量化仍然属于模型压缩的范畴，而模型压缩的目的是降低模型的内存大小，加快模型推理速度。在这之前，主要有两方面的研究用于减少模型的大小和前向推理的时间。...二是量化权重和激活函数，将32位的浮点数用更低位的数来表示，如half-float，int，bit等等。然而这些方法并没有在一个合理的BaseLine基础上进行评估。...训练后量化比较容易理解，即将训练后的模型中的权重从float32量化到int8，并以int8的形式保存，但在实际推理时，还需要反量化为浮点数类型进行计算。...2、输入 量化的卷积核rhs_quantized_val, uint8类型, 偏移量 rhs_zero_point, int32类型。 3、转换uint8到int32类型。...论文认为后处理量化主要存在两点问题： 同一层不同通道的权重分布尺度差很多（超过100x） 离散的权重会导致所有剩余权重的精度下降 因此，论文提出了一种在前向传播阶段模拟量化的方法，反向传播和平常一样，所有的权重和

    2.7K30

    windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 -- 本地原生方式

    环境变量相关配置 4. anaconda 环境构建 验证安装效果 参考文献 windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式 windows...开发者可以下载 cuDNN，也可从 NGC 上的框架容器中将其提取出来。...主要特性 为所有常用卷积实现了 Tensor Core 加速，包括 2D 卷积、3D 卷积、分组卷积、深度可分离卷积以及包含 NHWC 和 NCHW 输入及输出的扩张卷积 为诸多计算机视觉和语音模型优化了内核...和 UINT8 整数格式 4D 张量的任意维排序、跨步和子区域意味着可轻松集成到任意神经网络实现中能为任意 CNN 架构上融合的运算提速 数据中心采用 Ampere、Turing、Volta、Pascal...环境变量相关配置 这一步我们可以不用配置，在每次使用的时候进行设置，或者参照网上的其他教程进行配置。

    3.2K20

    疑惑: Go const 导致程序结果错乱 ?

    对于 Php 那就更放肆了, 不仅不关心数字的大小, 有可能传给你一个字符串 "2" 来当整数 2 用....但你是否注意到 golang 里面分有符号和无符号类型的数, 如 int8 和 uint8 根据上面的结果, 有符号数的减法基本在我们认知范围之内....所以当看到程序用uint`x`来定义变量时, 这个变量就是无符号类型的. 为什么 Go 不像 Java 那样一个 int 类型吃遍天呢, 搞出无符号类型的目的何在有符号数是可以表示负数的....如 int8 的范围区间是[-128, 127]. 而有些场景下我们只想要正数, 那么就可以用无符号数来表示, 同样 uint8 就可以代表 [0, 255] 节省计算机资源....你是否注意过 const 的类型 func main() { var totalPrice uint8 = 1 var couponPrice int8 = 2 fmt.Println("用户需要支付金额

    60920

    Swift基础 高级操作员

    Bitwise NOT运算符 按位不算符（~）反转数字中的所有位： 按位NOt运算符是一个前缀运算符，并显示在其操作的值之前，没有任何空格： let initialBits: UInt8 = 0b00001111...firstBits``otherBits中的所有其他位都匹配，并在输出值中设置为0： let firstBits: UInt8 = 0b00010100 let otherBits: UInt8 = 0b00000101...运算符结合性定义了具有相同优先级的运算符如何分组在一起——要么从左分组，要么从右分组。把它想象成“他们与左边的表达式相关联想”，或“他们与右边的表达式相关联”。...要确定要使用的确切评估顺序，您还需要考虑它们的关联性。剩余和乘法都与左边的表达式相关联。...如果它们在目标（如-a）之前，它们是前缀，如果他们遵循目标（如b!则为后缀运算符。

    17300

    关于深度学习量化的操作

    比如int8量化，就是让原来32bit存储的数字映射到8bit存储。int8范围是[-128,127]， uint8范围是[0,255]。 使用低精度的模型推理的优点：1....1.1 非对称量化（uint8 0-256） 非对称量化需要一个偏移量Z来完成零点的映射，即量化前的零点和量化后的零点不一致。...量化的优缺点 2.1 量化的优点 减小模型尺寸，如8位整型量化可减少75%的模型大小 减少存储空间，在边缘侧存储空间不足时更具有意义 易于在线升级，模型更小意味着更加容易传输 减少内存耗用...，更小的模型大小意味着不需要更多的内存 加快推理速度，访问一次32位浮点型可以访问四次int8整型，整型运算比浮点型运算更快 减少设备功耗，内存耗用少了推理速度快了自然减少了设备功耗...支持微处理器，有些微处理器属于8位的，低功耗运行浮点运算速度慢，需要进行8bit量化 2.2 量化的缺点 模型量化增加了操作复杂度，在量化时需要做一些特殊的处理，否则精度损失更严重 模型量化会损失一定的精度

    18610

    深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

    前言 在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式，关于原理这一小节就不再赘述了，感兴趣的去看一下那篇推文即可...然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...# 返回一个初始化所有全局变量的操作（Op）。在你构建完整个模型并在会话中加载模型后，运行这个节点。...总结 这两天测试了一下TFite的int8量化，可以看出来量化确实是有效果的，并且tflite也确实可以实现加速，况且这是在pc端的测试，放到设备端加速应该会更明显吧。...附录 Tensorflow-Lite官方文档：https://tensorflow.google.cn/lite Tensorflow后量化官方实例：https://github.com/tensorflow

    1.7K20

    模型压缩高达75%，推理速度提升超20%， Paddle Lite v2.3正式发布

    将模型中特定OP权重从FP32类型量化成INT8/16类型，可以大幅减小模型体积。经验证，将权重量化为INT16类型，量化模型的体积降低50%；将权重量化为INT8类型，量化模型的体积降低75%。...针对PaddlePaddle1.6 OP升级，如支持任意Padding的Conv和Pooling，Paddle Lite增加相关支持。...该工作使得Tensorflow模型转换时，一个Tensorflow Conv 对应一个Paddle Conv, 而非Padding+Conv 两个OP，从而可以提升Tensorflow模型的推理性能。...03 简化模型优化工具操作流程，支持一键操作，用户上手更容易 对于第三方来源（Tensorflow、Caffe、ONNX）模型，一般需要经过两次转化才能获得Paddle Lite的优化模型。...opt包括以下三个亮点： 提供一键式脚本(auto_transformer.sh)，支持一键完成从各类框架模型到Paddle Lite模型（含OP算子融合、内存复用等优化操作）的所有优化处理操作。

    1K30

    TensorFlow 模型优化工具包  —  训练后整型量化

    优化模型以缩减尺寸、延时和功耗，使准确率损失不明显 为何应使用训练后整型量化 我们之前发布的“混合”训练后量化方法可在许多情况下减少模型大小和延迟时间，但却必须进行浮点计算，这可能不适用于所有硬件加速器...，可让用户使用已经过训练的浮点模型，并对其进行充分量化，仅使用 8 位带符号整数（即“int8”）。...我们会使用所记录的推理值，以确定在整型算法中执行模型全部张量所需的缩放比例参数。 Int8 量化方案 需要注意的是，我们的全新量化规范已实现这一训练后用例，且该用例可针对某些运算使用每轴量化。...在我们新增每轴量化之前，由于准确率下降，训练后整型量化并不实用；但每轴量化却具有准确率优势，能够为许多模型实现更接近于浮动模型的准确率。...同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！ 文档和教程 您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。

    1.6K50

    实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

    然后，10.3节将介绍如何在一台机器的多个GPU上并行化地训练深度学习模型。在这一节中也将给出具体的TensorFlow样例程序来使用多GPU训练模型，并比较并行化效率提升的比率。...最后在10.4节中将介绍分布式TensorFlow，以及如何通过分布式TensorFlow训练深度学习模型。在这一节中将给出具体的TensorFlow样例程序来实现不同的分布式深度学习训练模式。...为了更方便地使用分布式TensorFlow，10.4节中将介绍才云科技基于Kubernetes容器云平台搭建的分布式TensorFlow系统。 1....不过，尽管g2.8xlarge实例有4个GPU，在默认情况下，TensorFlow只会将运算优先放到/gpu:0上。于是可以看见在上面的程序中，所有的运算都被放在了/gpu:0上。...TensorFlow可以自动完成这些操作而不需要用户特别处理，但为了提高程序运行的速度，用户也需要尽量将相关的运算放在同一个设备上。 2.

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