为了除去底板外设带来的功耗,我们采用MDK3308_Prog烧写底板来进行核心板功耗测试,该烧写底板通过microUSB供电,并且这个烧写底板上仅有MIC和音频输出电路,其它都是一些按键和LED,几乎没有产生功耗的底板电路。 为了避免USB通讯带来的功耗,我们将MDK3308_Prog烧写板飞线供电,万用表直接串在电源入口。观察发现启动过程中最大...
这意味着，我们可以在编译器上大做文章。这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器（TorchScript/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等）。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此，这篇文章其实是为了通过一个很小的例子，一探大型项目的真实面貌。在本文中，我们来尝试将...
最终目标是编写一个 Python C 插件,我们可以导入并使用它来代替 micrograd 的解释版本。 该项目的最初版本是将 MLP、Layer 和 Neuron 类直接编译为 C,但不幸的是,它的可扩展性不是很好:修改模型的架构需要编写新的编译器。此外, 它也不支持反向传播,只是对推理有帮助。 因此,我们需要为 Value 图编写编译器。
接下来,我们创建一个可供 Python 导入的模块描述,这样就可以在导入时创建模块对象: 然后,我们来创建 PyInit_nn 函数。如果 Python 的原生导入器在.so 中找到模块,并且这个模块拥有 PyInit_XYZ函数,则调用它来创建模块对象。 到此,我们的编译器就基本编写完成了。接下来的主要工作是模型的训练和推理。 正确吗?速...
micrograd 是一个纯 Python 编写的标量值神经网络(注意计算单元不是向量,也不是矩阵),没有用到任何库。 micrograd 包含几个互不相同且互补的部分: 一个基于图的表达式生成工具和计算工具; 在上一步生成的计算图上进行反向模式自动微分; 多层感知器(MLP)的神经网络构建块。
Python是一种解释性语言,它使用解释器来执行代码。这使得Python具有良好的跨平台性,可以在多个操作系统上运行。但由于解释器的存在,Python的执行速度相对较慢。对于一些对性能有要求的AI任务,如大规模数据处理或深度学习模型的训练,使用Python可能会导致效率低下。相比之下,C是一种编译型语言,可以直接编译成机器码来执行...
看了RK3399Pro的相关文档,感觉有两套API:一套是Toolkit的Python api,另一个是RKNN C api。这个理解对吗?另外想问一下,使用这两套API的推理速度一样吗? 谢谢帮忙确认解答下。 0 2022-5-9 15:33:05 评论 淘帖 邀请回答 青sky 相关推荐 • 在rk3399pro的一个u***接口接入rk1808出错是什么原因呢...
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您好,我使用的是CPU,在windows环境下,文字多的图片需要30多s如第一张图,小一点的需要10s如第二张图,我是同时推理了3张图片的,请问需要怎么优化 Author Maxhyl commented Nov 24, 2020 Collaborator LDOUBLEV commented Nov 24, 2020 看上去检测运行速度还是蛮快的,主要在识别上; 你用的是python端预测是吧,...
专为AI而来的新语言Mojo,推理LLaMA2性能比Python提升250倍! 比C语言也要快上20%。 上上周才开放下载,Mojo这么快就自证实力了。 要知道,之前官方号称Mojo可以比Python快6.8万倍。 而且作者表示,其实还有进一步提升的空间。 这也展示了通过Mojo进行硬件优化的潜力。