r = scale × (q - zeropoint) \\QNNPACK 使用一种与 Android 神经网络 API 兼容的线性量化方案。它假设量化值 q[i]用 8 位无符号整数表示,并且它们与实值表示 r[i]的关系如下公式: r[i] = scale × (q[i] − zeropoint) \\其中,scale 是一个正的浮点数,zeropoint 是一个 8 位无符号整数,...
今天，Facebook 开源了一个高性能内核库——QNNPACK，专为移动 AI 进行优化。该内核库加速了许多运算，如深度类型的卷积，促进了神经网络架构的使用。QNNPACK 已经被整合进 Facebook 应用，部署到了数十亿台设备中。在 MobileNetV2 等基准测试中，QNNPACK 在各种手机上表现出的性能是当前最佳实现的两倍。链接：https:...
此外,值得一提的是,QNNPACK在功耗控制方面同样表现出色。通过充分利用ARM架构下CPU的NEON SIMD指令集,QNNPACK能够有效地降低运算过程中对CPU资源的占用,进而减少整体功耗。实验表明,在相同条件下运行深度学习任务时,搭载了QNNPACK的设备相较于未使用该库的情况,电池续航时间延长了近30%。这对于那些依赖于长时间运行AI应用...
推理引擎中的最最重要的一层,Kernel层承载了针对NPU、CPU、GPU等不同IP后端硬件的算子,或者Kernel实现。在Kernel优化中,QNNPACK 击败了所有神经网络量化领域的用于移动端加速库,其核心是间接卷积优化算法! 人工智能推理系统推理引擎AI系统卷积优化 视频文本
在QNNPACK 实现中,MR 元素在存储中不是连续的,微内核需要把它们加载到不同的向量暂存器中。越来越大的暂存器压力迫使 QNNPACK 使用较小的 MRxNR 拼贴,但实际上这种差异很小,而且可以通过消除打包开销来补偿。例如,在 32 位 ARM 架构上,QNNPACK 使用 4×8 微内核,其中 57% 的向量指令是乘-加;另一方面,gemm...
QNNPACK 是 Quantized Neural Network PACKage 的简写,已经被集成到 Facebook 的一系列应用程序中,并被部署在全球的 10 亿台移动设备上。有了这个新库,Facebook 可以执行高级计算机视觉任务,例如在手机上实时运行 Mask R-CNN 和 DensePose,或者在低配置的移动设备上执行图像分类,所需时间低于 100 毫秒。
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qnnpack的加速原理是:间接卷积+GEMM,在推出后也同时发了文章。间接卷积,简单来说就是利用指针将矩阵数值间接引用出来使用,而不是原先im2col中直接copy,这样有效地减小...。与其说是完整的推理框架,不如说是两个加速库Lib 更合适。 nnpack的加速原理是:用FFT与Winograd变换替换im2col的矩阵卷积操作。这确实会给大...
QNNPACK, which stands for Quantized Neural Network PACKage, is integrated into the Facebook family of apps and has been deployed on more than a billion mobile devices globally. With this new library, we can perform advanced computer vision tasks, such as running Mask R-CNN and DensePose on ph...
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/pytorch/QNNPACK master 分支(2) 管理 管理 master benchmark-docs 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 ...