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...
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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...
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...
YOLOv10实现500FPS推理速度,快到离谱!!——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TensorF...
高效的模型设计:YOLOv4的设计重点在于提高生产系统中目标检测器的操作速度和并行计算的优化,而不仅仅是降低理论计算指标(如BFLOPs)。这使得YOLOv4能够在常规GPU上实现实时、高质量和令人信服的目标检测结果。 Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials:YOLOv4验证了在目标检测器训练过程中使用的最新Bag-of-Freebies和Bag-of...
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...
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...
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...