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百度推出端侧推理引擎PaddleLite,支持华为NPU在线编译

作者:国际利来网站 时间:2021-03-07 14:47
本文摘要:也是比较完美的。目前Paddle Lite已经反对了很多硬件平台,比如ARM CPU、Mali GPU、肾上腺素GPU、华为NPU、FPGA等。 是第一个针对华为NPU在线编译器的深度自学推理小说框架。随着技术的变革,手机等移动设备成为最重要的本土深度自学载体。然而,日益异构的硬件平台和简单的终端端应用情况对终端端推理小说引擎的架构能力提出了挑战,终端端模型推理小说往往面临计算能力和内存的容错。

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也是比较完美的。目前Paddle Lite已经反对了很多硬件平台,比如ARM CPU、Mali GPU、肾上腺素GPU、华为NPU、FPGA等。

是第一个针对华为NPU在线编译器的深度自学推理小说框架。随着技术的变革,手机等移动设备成为最重要的本土深度自学载体。然而,日益异构的硬件平台和简单的终端端应用情况对终端端推理小说引擎的架构能力提出了挑战,终端端模型推理小说往往面临计算能力和内存的容错。为了需要原有的硬件架构,并在这些硬件上构建人工智能进行性能优化,百度飞欧尔发布了端外推理小说引擎Paddle Lite。

通过对底层计算的模式进行建模,增强了多硬件、分析方法和数据布局混合调度继续执行的能力,从而保证了宏硬件的对抗能力,满足了人工智能应用于落地移动终端的苛刻拒绝。Paddle Lite在架构上新升级,专注于减少各种计算模式(硬件、分析方法、数据布局)混合调度的完美设计。Paddlelite可以在不同的硬件平台上共享深度自学习模型的神秘新颖部署的市场需求,不具备高性能、多硬件、多平台、扩展性强的优势。与其他独立国家的推理小说引擎不同,Paddle Lite结合了Paddle训练框架及其对应的丰富的原始操作库。

底层操作者计算出来的逻辑与严格的训练完全一致,模型几乎兼容无风险,更多的模型可以慢慢反对。其架构主要有四个层次:模型层,需要拒绝Paddle训练的模型,并通过模型优化工具将其转换为幼稚缓冲(NaiveBuffer)相似格式,以更好地适应移动终端在环境中的部署场景;程序层是操作员序列中包含的执行程序;它是一个原始的分析模块,主要包括类型系统、SSA图和通道。执行层,内核序列包含的运行时程序。

值得一提的是,端外推理小说引擎在人工智能应用于登陆方面影响最大,需要与用户体验相关。因此,Paddle Lite的发布极大地优化和提高了端侧神秘新型发动机的性能,也促进了AI在端侧的应用。允许禁止发表的原创文章。

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