ATC(Ascend Tensor Compiler)是华为昇腾软件栈提供的一个编译工具,它的主要功能是将基于开源框架的网络模型(如 Caffe、TensorFlow 等)以及单算子 Json 文件,转换成昇腾AI处理器支持的离线模型 Offline-Model 文件(简称OM文件)。在编译过程中,可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,并且可以脱离设备完成...
来自华为云中间件团队、上海交通大学IPADS实验室的论文《Harmonizing Efficiency and Practicability: Optimizing Resource Utilization in Serverless Computing with JIAGU》[1]成功入选ATC 2024。 2.如何提高资源利用率一直是 Serverless 领域乃至云平台面临的优化难题之一,本文将介绍华为云Serverless在高效、高密度调度优化方...
ATC对所有访问企业应用资产的主体都将进行持续、细粒度的风险评估，基于身份而非网络位置来构建访问控制体系，利用大数据分析能力精准识别并及时阻断来自内外部违规操作。目前，华为云应用信任中心服务ATC正式开启公测，想详细了解及体验ATC服务，可登录华为云官网申请公测：https://www.huaweicloud.com/product/atc.html?ut...
1.atc转换模型成功: atc --model=image_clas.onnx --framework=5 --output=image_clas --input_shape="x:-1,3,224,224" --soc_version=Ascend310P3 ATC start working now, please wait for a moment. ... ATC run success, welcome to the next use. 上面我指定了--output=image_clas ,但是最终...
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模型转换过程中,ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等操作,对开源框架的网络模型做进一步调优,使其高效地在昇腾AI处理器上执行。 ATC工具功能架构 开源框架网络模型编译流程: 使用ATC工具转换模型时,开源框架网络模型经过Parser解析后,转换为昇腾的中间图IR Graph。
1.使用华为的昇腾310B开展智能算法部署,浮点模型fp16数据类型没有太大问题,使用cann的amct进行量化后误差较大,暂时没有找到原因,就一层一层查找,量化组件生成的为*_deploy.onnx模型,硬件中导出conv层输出与AscendDequant的输出,文件路径分别为(./deq_data/deploy/data_conv1_out0.bin和./deq_data/deploy/data...
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ATC(Ascend Tensor Compiler)是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具:它可以将开源框架的网络模型(如TensorFlow等)以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支持的离线模型;模型转换过程中,ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等具体操作,对原始的深度学习模型进行进一步的调优,从而满足部署场景...