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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>DSP48E2 Slice 上優(yōu)化 INT8 深度學(xué)習(xí)運算分析

DSP48E2 Slice 上優(yōu)化 INT8 深度學(xué)習(xí)運算分析

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2018-11-27 06:24:002667

Virtex-7 FPGA系列DSP Slice功能的討論

本視頻介紹了7系列FPGA的DSP Slice功能。 此外,還討論了Pre-Adder和Dynamic Pipeline控制資源。
2018-11-26 06:02:006700

賽靈思INT8優(yōu)化為嵌入式視覺應(yīng)用性能和計算方法

賽靈思的 DSP 架構(gòu)和庫針對 INT8 運算進(jìn)行了精心優(yōu)化。本白皮書介紹如何使用賽靈思 16nm 和 20nm All Programmable 器件中的 DSP48E2 Slice,在共享相同內(nèi)核權(quán)重的同時處理兩個并行的 INT8 MACC 運算。
2019-07-29 11:19:322303

賽靈思INT8優(yōu)化為嵌入式視覺應(yīng)用提供性能和計算方法

要使用可編程邏輯上的 DSP 實現(xiàn)中值濾波器,可以對算法做改動。每次比較運算可以分為減法運算及后續(xù)的符號位檢查。對減法運算,DSP48E2 Slice 能夠以四個 12 位或兩個 24 位模式進(jìn)行運算。要充分利用 DSP48E2 Slice,可以并行運算多個像素。
2019-07-30 08:59:462913

晶心科技和Deeplite攜手合作高度優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型解決方案

晶心科技今日宣布將攜手合作,在基于AndeStar? V5架構(gòu)的晶心RISC-V CPU核心上配置高度優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型,使AI深度學(xué)習(xí)模型變得更輕巧、快速和節(jié)能。
2019-12-31 16:30:111002

Intel Xe獨立顯卡獲得新技能 將支持Int8整數(shù)數(shù)據(jù)

Intel近日發(fā)布了最新版的高性能深度學(xué)習(xí)優(yōu)化庫DNNL 1.2,證實即將推出的全新Xe架構(gòu)獨立GPU的一項新技能,那就是支持Int8整數(shù)數(shù)據(jù)類型。
2020-02-04 15:31:191258

深度學(xué)習(xí)中多種優(yōu)化算法

深度學(xué)習(xí)中,有很多種優(yōu)化算法,這些算法需要在極高維度(通常參數(shù)有數(shù)百萬個以上)也即數(shù)百萬維的空間進(jìn)行梯度下降,從最開始的初始點開始,尋找最優(yōu)化的參數(shù),通常這一過程可能會遇到多種的情況
2020-08-28 09:52:452268

DSP48的演變史

DSP48最早出現(xiàn)在XilinxVirtex-4 FPGA中,但就乘法器而言,Virtex-II和Virtex-II Pro中就已經(jīng)有了專用的18x18的乘法器,不過DSP48可不只是乘法器,其功能
2020-10-30 17:16:515770

什么是深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)能解決什么問題

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識別和信號處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個領(lǐng)域。
2020-11-05 09:31:194711

DSP48E1詳解(3): DSP48E1屬性

A、B、C、CARRYIN、CARRYINSEL、OPMODE、BCIN、PCIN、ACIN、ALUMODE、CARRYCASCIN、MULTSIGNIN以及相應(yīng)的時鐘啟用輸入和復(fù)位輸入都是保留端口。D和INMODE端口對于DSP48E1片是唯一的。本節(jié)詳細(xì)描述DSP48E1片的輸入端口
2022-07-25 18:00:184429

DSP48E1詳解(1):7系列FPGA DSP48E1片的特點

DSP48E1列中,級聯(lián)各個DSP48E1片可以支持更高級的DSP功能。兩個數(shù)據(jù)路徑(ACOUT和BCOUT)和DSP48E1片輸出(PCOUT、MULTSIGNOUT和CARRYCASCOUT)提供級聯(lián)功能。級聯(lián)數(shù)據(jù)路徑的能力在過濾器設(shè)計中很有用。
2021-01-27 07:34:328

DSP48E1詳解(3):DSP48E1屬性

A、B、C、CARRYIN、CARRYINSEL、OPMODE、BCIN、PCIN、ACIN、ALUMODE、CARRYCASCIN、MULTSIGNIN以及相應(yīng)的時鐘啟用輸入和復(fù)位輸入都是保留端口。D和INMODE端口對于DSP48E1片是唯一的。本節(jié)詳細(xì)描述DSP48E1片的輸入端口
2021-01-27 08:18:022

深度模型中的優(yōu)化學(xué)習(xí)課件下載

深度模型中的優(yōu)化學(xué)習(xí)課件下載
2021-04-07 16:21:013

ncnn avx2/armv8.2 基礎(chǔ)架構(gòu)

2020年開始,新手機 CPU 幾乎都是 armv8.2 架構(gòu),這個架構(gòu)引入了新的 fp16 運算int8 dot 指令,優(yōu)化得當(dāng)就能大幅加速深度學(xué)習(xí)框架的...
2022-01-26 18:53:190

Int8量化-ncnn社區(qū)Int8重構(gòu)之路

本文是對NCNN社區(qū)int8模塊的重構(gòu)開發(fā),再也不用擔(dān)心溢出問題了,速度也還行。作者:圈圈蟲首發(fā)知乎傳送門ncnnBUG1989/caffe-int8-conver...
2022-02-07 12:38:261

總結(jié)FasterTransformer Encoder(BERT)的cuda相關(guān)優(yōu)化技巧

FasterTransformer BERT 包含優(yōu)化的 BERT 模型、高效的 FasterTransformer 和 INT8 量化推理。
2023-01-30 09:34:481283

什么是深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法

先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法吧,我們可以把模型比作函數(shù),一種很復(fù)雜的函數(shù):h(f(g(k(x)))),函數(shù)有參數(shù),這些參數(shù)是未知的,深度學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”就是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。
2023-02-13 15:31:481019

深度學(xué)習(xí)編譯器之Layerout Transform優(yōu)化

繼續(xù)深度學(xué)習(xí)編譯器的優(yōu)化工作解讀,本篇文章要介紹的是OneFlow系統(tǒng)中如何基于MLIR實現(xiàn)Layerout Transform。
2023-05-18 17:32:42389

總結(jié)FasterTransformer Encoder優(yōu)化技巧

FasterTransformer BERT 包含優(yōu)化的 BERT 模型、高效的 FasterTransformer 和 INT8 量化推理。
2023-05-30 15:15:15905

PyTorch教程12.1之優(yōu)化深度學(xué)習(xí)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程12.1之優(yōu)化深度學(xué)習(xí).pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:08:410

PyTorch教程-12.1. 優(yōu)化深度學(xué)習(xí)

12.1. 優(yōu)化深度學(xué)習(xí)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:30327

YOLOv8模型ONNX格式INT8量化輕松搞定

深度學(xué)習(xí)模型量化支持深度學(xué)習(xí)模型部署框架支持的一種輕量化模型與加速模型推理的一種常用手段,ONNXRUNTIME支持模型的簡化、量化等腳本操作,簡單易學(xué),非常實用。
2023-07-18 09:34:572200

INT8量子化PyTorch x86處理器

INT8量子化PyTorch x86處理器
2023-08-31 14:27:07453

Yolo系列模型的部署、精度對齊與int8量化加速

可視化其他量化形式的engine和問題engine進(jìn)行對比,我們發(fā)現(xiàn)是一些層的int8量化會出問題,由此找出問題量化節(jié)點解決。
2023-11-23 16:40:20531

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