在yolo4-tiny中,上采样操作是nearest模式的,具体可参见博客 HLS实现在此处略去,因为对最终加速器的吞吐率影响不大,下同。 下采样 在yolo4-tiny中,就是2x2的最大池化层。 CPU端设计 我们的方法是,在block design中例化卷积和采样IP核,然后通过在PS端多次调用PL端的IP核,来对yolo4 tiny进行加速。 CPU端代码...
NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK,包含深度学习推理优化器和运行时,可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略,在保持高精度的同时显著降低了计算开销,为实时目标检测领域带来了新的...
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操作系统的多任务机制可以同时管理CUDA访问GPU和图形程序的运行库,其计算特性支持利用CUDA直观地编写GPU核心程序。 1.2 cuDNN cuDNN是NVIDIACUDA®深度神经网络库,是GPU加速的用于深度神经网络的原语库。cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现,例如向前和向后卷积,池化,规范化和激活层。 全球的深度学习研究人员和框架开...
1.GPU加速:GPU是一种多核处理器,GPU起初是用来进行图形处理任务的,经过长时间的发展,GPU的发展是日趋复杂的,而且针对不同的领域也有不同。 当GPU被用来进行通用计算时,就产生了一些通用的计算框架,比如说Opencl和CUDA。比如说高端GPU TItan系列,其频率可以达到1Ghz,拥有330GB的带宽,提供每秒极高的算力,但是功耗也...
——使用 TensorRT C++ API 调用GPU加速部署YOLOv10实现快速预测 1. 前言 TensorRT是NVIDIA官方推出的一个高性能深度学习推理加速引擎,它能够使深度学习模型在GPU上进行低延迟、高吞吐量的部署。TensorRT是基于CUDA和cuDNN的,专门为NVIDIA的GPU进行了优化。TensorRT支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MxNet等深度学习...
使用ACT中的基于知识蒸馏的量化训练方法量化训练YOLOv7模型,与原始的FP32模型相比,INT8量化后的模型减小75%,在NVIDIA GPU上推理加速5.89倍。使用ACT中的非结构化稀疏和蒸馏技术训练PP-HumanSeg模型,与压缩前相比在ARM CPU上推理加速1.49倍。 表1 自动压缩工具在CV模型上的模型压缩和速度提升 ...
表1 自动压缩工具在CV模型上的压缩效果和推理加速 利用ACT中的结构化稀疏和蒸馏量化方法训练ERNIE3.0模型,与原始的FP32对比,INT8量化后的模型减小185%,在NVIDIA GPU上推理加速6.37倍。 表2 自动压缩工具在NLP模型上的压缩效果和推理...
TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c实现模型end2end的gpu加速。 关注仓库《TensorRT-Alpha》:https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha YOLO系列开个头,更多模型,敬请期待。 提示:如果您对TensorRT不是很熟悉,请务必按照文档安装环境,根据反馈error,基本都是版本不同,造成导出、cuda...编译等error。
英特尔® 锐炫™ 显卡基于 Xe-HPG 微架构，Xe HPG GPU 中的每个 Xe 内核都配置了一组 256 位矢量引擎，旨在加速传统图形和计算工作负载，以及新的 1024 位矩阵引擎或 Xe 矩阵扩展，旨在加速人工智能工作负载。蝰蛇峡谷简介 蝰蛇峡谷(Serpent Canyon) 体积仅约2.5升，提供了丰富的接口，是一款性能强劲，并且...