目前可以在 GTX3090/1660/JetsonXarvier 上跑这些 runtime 和版本: 推理后端版本 onnxruntime-cudaonnxruntime-cpu 1.12/1.14 for server1.11 for arm ncnn-vulkanncnn-cpu 20230517 0x01 操作示范 1.1 新建测速任务 硬件模型库platform.openmmlab.com/deploee 打开硬件模型库-模型测速 新建测速任务 1.2 填...
CPU上,这个问题非常简单: ncnn::Matout;pooling->forward(layer_output,out,opt); 我们就可以得到这个layer forward的结果了。 GPU Runtime GPU涉及到设备之间的交互,所以会麻烦一些。我们在上文(头顶有链接!)提到过,为了保证我们操作的是同一个GPU,我们需要在extraction的时候,给定vkdev。同样的,因为得到的vkMat...
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=release -DNCNN_OPENMP=OFF-DNCNN_THREADS=OFF-DNCNN_RUNTIME_CPU=OFF-...
cmake-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/c906.toolchain.cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=relwithdebinfo-DNCNN_OPENMP=OFF-DNCNN_THREADS=OFF-DNCNN_RUNTIME_CPU=OFF-DNCNN_RVV=ON-DNCNN_SIMPLEOCV=ON-DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON..make-j32 编译大概需要几分钟,完成后,可在 build-c906 目录中找到编译好的所有文件。
1. 2. 3. 4. 5. arch 参数要用 v0p7,不能用默认的 v,否则会生成非法指令 删除-DRVV_SPEC_0_7,开启 ncnn 的 rvv-1.0 intrinsic 代码 删除-D__riscv_zfh=1,arch 参数的 zfh 中已经指代 放在ncnn/toolchains/c906-v222.toolchain.cmake ...
ONNXRuntime 是可以运行在多平台 (Windows,Linux,Mac,Android,iOS) 上的一款推理框架,它接受 ONNX 格式的模型输入,支持 GPU 和 CPU 的推理。唯一不足就是 ONNX 节点粒度较细,推理速度有时候比其他推理框架如 TensorRT 较低。 NCNN是针对手机端的部署。...
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/c906.toolchain.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=relwithdebinfo -DNCNN_OPENMP=OFF -DNCNN_THREADS=OFF -DNCNN_RUNTIME_CPU=OFF -DNCNN_RVV=ON -DNCNN_SIMPLEOCV=ON -DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON .. make -j32 ...
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/c906.toolchain.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=relwithdebinfo -DNCNN_OPENMP=OFF -DNCNN_THREADS=OFF -DNCNN_RUNTIME_CPU=OFF -DNCNN_RVV=ON -DNCNN_SIMPLEOCV=ON -DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON .. make -j32 编译大概需要几分钟,完成后,可在 build-c906 目录中找...
2. 使用TensorRT Runtime部署计算流图 TensorRT的部署流程：TensorRT的模型导入流程：TensorRT的优化过程：网络模型在导入至TensorRT后会进行一系列的优化，主要优化内容如下图所示 TensorRT官网下载地址：https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt 开发者指南：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-...