Npu

iMX8MPlus和iMX8QM机器学习框架eIQ性能对比

ByToradex胡珊逢机器学习算法对算力要求较高，通常会采用GPU，或者专用的处理器如NPU进行加速运算。
toradexsh·2023-01-18 23:57

Firefly RK3399 pro安装新版的RKNN Toolkit

前言实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399ProC开发板，该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU（神经网络加速单元），经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNNToolkit
SAIL1101·2023-01-18 22:42

找不到中文语音预训练模型？中文版 Wav2vec 2.0和HuBERT来了，腾讯游戏和西工大联合出品...

视学算法专栏作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU）近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于WenetSpeech1万小时数据训练的中文版
视学算法·2023-01-17 15:53

神经网络处理器异构加速,神经网络处理器的特点

npu。1、tcl电视专攻NPU（神经网络处理器）的海思Hi3516DV300芯片是神经网络处理器。2、神经网络处理器，也就是通常说的AI处理器。
快乐的小荣荣·2023-01-17 09:37

【无标题】20多年研发经验（含国际一线品牌公司产品研发经历）工程师倾力打造的安卓主板

内置NPU支持0.8T和INT8/INT16混合
addisrao·2023-01-15 10:31

迅为iTOP-RK3568开发板瑞芯微内置NPU处理器

RK3568支持SATA/PCIE/USB3.0等各类型外围接口，内置独立的NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业
迅为电子·2023-01-15 10:01

瑞芯微 Rockchip RV1126邮票孔核心板及开发板介绍

RV1126邮票孔核心板TC-RV1126邮票孔核心板具有以下特性：配置四核低功耗高性能AI视觉处理器RV1126，内置NPU，算力达2.0Tops；具备多级降噪，3帧HDR技术，支持4KH.264/H
BaochiRedu·2023-01-15 10:00

飞桨目标检测开发文档

2.5版本特色模型：发布PP-YOLOE+，最高精度提升2.4%mAP，达到54.9%mAP，模型训练收敛速度提升3.75倍，端到端预测速度最高提升2.3倍；多个下游任务泛化性提升发布PicoDet-NPU
追梦周周·2023-01-14 19:12

飞桨目标检测开发文档

2.5版本特色模型：发布PP-YOLOE+，最高精度提升2.4%mAP，达到54.9%mAP，模型训练收敛速度提升3.75倍，端到端预测速度最高提升2.3倍；多个下游任务泛化性提升发布PicoDet-NPU
追梦周周·2023-01-14 19:11

Amlogic A311D芯片简介

总而言之，A311D=S922X+MIPI-CSI+NPU主系统CPU基于Big.Little架构
视壮科技·2023-01-14 18:54

yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程

机器window系统）2.3best.onnx转换为best.rknn（平台：x86机器Linux系统）2.3.1环境准备和工具包安装2.3.2onnx转换为rknn2.4RK3588部署rknn实现NPU
Billy_zz·2023-01-14 07:12

【RK3588-linux开发】3、训练yolov5并在RK3588上运行

首先要看看官方文档，对于PC端的开放（模型转换与模拟测试）阅读，toolkit下载:Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.2.0.pdf板载部署（C++/C）阅读其NPU
stupid_miao·2023-01-14 07:10

全志V853 NPU开发（二）搭建开发环境

1.编译环境配置这里需要严格按照全志在线文档要求构建，参考https://v853.docs.aw-ol.com/study/study_2ubuntu/这里我的虚拟机没有使用OracleVMVirtualBox，我使用的是VMware15，安装的ubuntu版本是20.04，虚拟机配置以及系统安装自行百度解决，然后进入系统需要安装的ubuntu安装包如下：gcc，binutils，bzip2，f
SwaggerWX·2023-01-14 00:03

全志V853 NPU开发（三）模型转换、量化、导出

1.模型转换我这里应用的是onnx格式模型，导入onnx模型时，若报错识别不到inputshape，则需要使用onnx-sim工具转换为静态inputshape转换命令如下：pegasusimportonnx--modelfalldown.onnx--output-modelfalldown.json--output-datafalldown.data此步骤转换得到falldown.json和fa
SwaggerWX·2023-01-14 00:03

全志V853 NPU开发（四）模型部署

经过前面几个步骤，模型部署的相关环境以及必要条件都已准备就绪，接下来我使用自己的模型做部署测试：1.模型转换我这里使用的模型为一个人脸检测模型，由于模型为公司内部模型未开源，所以这里就演示整个开发的过程，其他模型同理；此模型为一输入两输出结构的网络，模型格式为.onnx，依次进行以下操作：（1）导入模型：pegasusimportonnx--modelface.onnx--output-model
SwaggerWX·2023-01-14 00:03

Tenstorrent芯片架构浅谈

1.背景近些年，市场上的AI芯片层出不穷，无论是初创公司还是科技巨头，都在积极推出AI芯片，从最常见的CPU、GPU到各类ProcessingUnit（TPU、NPU、APU、DPU等），可谓是百花齐放
Linux基金会AI&Data基金会·2023-01-13 22:47

MegCC 新版本来啦！新增 Benchmark 等工具，性能大幅提升！有奖征文活动同步启动

Benchmark常用模型的推理性能并可视化；新增KernelC代码导出工具，方便用户定制化获取算子Kernel，方便迁移与复用；优化NNKernel性能,保持推理SDK性能先进；支持第三方NPUloader，方便NPU
·2023-01-12 16:39

NPU后端正式出炉！5.0不远了！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：OpenCV团队OpenCV4.6.0终于来了！重要贡献:-OpenCV中国团队为OpenCV的CIFarm提供了新的硬件设备-OpenCV中国团队在OpenCVCI迁移工作中承担了重要工作来看看4.6.0都有哪些重要改进：OpenCV项目的CI和release转为使用GitHubActioins工作流程增加了对GCC12
Amusi（CVer）·2023-01-11 16:20

视频实时自然美颜， 无惧素颜上镜

HMSCore视频美颜功能在技术上使用CPU+NPU+GPU异构并行框架，支持实时美颜处理，算法跑得更快但系统功耗降低，50fps+端到端高效处理
·2023-01-10 11:54

【SD3403】基于NPU+AI ISP多媒体SoC开发的4K@60网络摄像机夜间超感光效果测试

基于NPU+AIISP多媒体SoC开发的4K@60网络摄像机夜间超感光效果测试智能加速4TopsINT8NN加速引擎，双核VisionQ6的DSP处理。
weixin_42361632·2023-01-09 03:44

Mediapipe 手势模型 转换rknn

mediappipe手势模型低端设备RK3568推理GPU占用比较高尝试3568平台NPU进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入
江太翁·2023-01-05 01:06

瑞芯微RK3568详细参数以及应用场景介绍

支持SATA/PCIE/USB3.0等各类型外围接口，内置独立的NPU，可用于轻量级人工智能应用。
牛新牛科技·2023-01-02 16:30

华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（四）

系列文章目录项目信息、本地GPU单卡复现：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（一）模型迁移——本地代码添加：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch
麻烦给我点一份黄焖鸡·2023-01-02 08:41

华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（一）

系列文章目录项目信息、本地GPU单卡复现：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（一）模型迁移——本地代码添加：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch
麻烦给我点一份黄焖鸡·2023-01-02 08:40

华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（三）

系列文章目录项目信息、本地GPU单卡复现：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（一）模型迁移——本地代码添加：华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch
麻烦给我点一份黄焖鸡·2023-01-02 08:40

图像isp 详解_首创ISP+NPU融合架构，详解华为摄影在算法以及硬件方面的创新

本文从芯片以及算法层面科普华为在摄影方面的创新。内容极为硬核麒麟9000作为全球首款5nm5GSoC，在影像领域的技术创新堪称跨越式升级，麒麟9000作为全球首款5nm5GSoC，在影像领域的技术创新堪称跨越式升级，助力华为Mate40系列手机一举霸榜DXO排行榜NO.1。此次影像系统升级主要包含两个方面1.首先麒麟9000内置了华为最先进的ISP6.0，实现了50%的吞吐率提升，48%的噪声消除
qqc1024·2022-12-31 11:01

“我为开源打榜狂”第一周榜单公布，160位开发者上榜

是否有在平台体验来自鹏城云脑科学装置的免费且强大的GPU/NPU算力呢？
OpenI启智社区·2022-12-31 09:13

华为达芬奇

华为的麒麟810芯片采用的是达芬奇NPU,也就是传统的ARM核+AI加速器的模式。
崔林繁·2022-12-30 02:11

20221227：Rockchip实战1-跑通官方模型转换

本文核心内容：1：介绍如何通过docker安装RK工具链2：以RV1106为例说明PC模型仿真转换和板载模型转换前提介绍说明：Tips:Rockchip(瑞芯微)不同芯片对应的NPU和toolkit是不同的
微风❤水墨·2022-12-30 01:22

【聆思CSK6 视觉AI开发套件试用】初体验

套件介绍CSK6是聆思科技推出的一款MCU+DSP+NPU的SoC芯片套件拿到手，套件主要是包含CSK6011-NanoKit开发板、视觉功能模块与引脚扩展板，以及一根Type—C数据线。
极术社区·2022-12-29 21:41

【聆思CSK6 视觉AI开发套件试用】AI控制直流电机转速接口打通

作者：oxlm背景在访问极术社区时，偶然发现聆思科技的CSK6开发板的评估活动，看CSK6的硬件配置和技术规格，300M的M33核+300M的HIFI4+128TOPS的NPU，完全有机会在我们公司内部的音视频产品上用上
极术社区·2022-12-29 21:00

深度学习自动编译和优化技术调研

blog/deeplearning/作者：墨奇科技全栈开发在墨奇科技，我们需要将一些包含深度神经网络（DNN）的AI算法移植到边缘端的设备，这些设备往往使用ARM架构的CPU和一些特殊的边缘端推理芯片（NPU
Adenialzz·2022-12-29 20:27

RK3588+FPGA高速图像处理通信处理机解决方案

RK3588+XilinxArtix-7FPGA处理器；（2）RK3588EVB搭载RK3588芯片,采用8nm制程工艺,四核ARMCorteA76+四核ARMCorteA55CPU,内置6Tops独立NPU
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-29 17:41

RK3588+AI+FPGA图像处理硬件算法加速解决方案

搭载四核A76+四核A55的八核CPU和ARMG610MP4GPU，内置6.0TOPs算力的NPU。
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-29 17:40

PaddleDetection研究报告——百度目标检测PP-YOLOE论文解读+实践应用

PicoDet-NPU模型，支持模型全量化部署；新增PicoDet版面分析模型。超轻量目标检测算法。
WerZ·2022-12-29 15:31

tflite_micro移植到MCU

其实NPU、KPU等只是加快相关的计算能力，以达到较好的实时性，对于简单的、功能不复杂的神经网络结构，一般稍强的MCU完全跑得动。
静默与黑白·2022-12-29 11:57

单卡就能运行AI画画模型，小白也能看懂的教程来了，还有100万卡时免费NPU算力可用丨昇思MindSpore...

允中发自凹非寺量子位|公众号QbitAI昇思MindSpore首个可训练的diffusion模型DDPM马上要和大家见面了，操作简单，可训练+推理，单卡即可运行，欢迎广大产学研开发者使用启智社区免费AscendNPU算力体验。最近爆火的AI绘图，相信大家并不陌生了。从AI绘图软件生成的作品打败一众人类艺术家，斩获数字艺术类冠军，到如今DALL.E、Imagen、novelai等国内外平台遍地开花。
QbitAl·2022-12-29 10:30

NXP iMX8基于eIQ框架测试Machine Learning

ByToradex秦海1).简介随着嵌入式处理器性能的提升甚至一些嵌入式处理器已经开始集成针对人工智能和机器学习的硬件加速单元NPU，机器学习应用在嵌入式边缘设备的应用也慢慢展现。
toradexsh·2022-12-29 07:27

【CANN训练营第三季】【昇腾AI入门课】直播课2

my_history.page.click&vd_source=a5a94a34a20cf849b518adf7273256a6目录新建HwHiAiUser用户新建用户VSCode创建远程修改为bash命令后续工作查看npu
JessicaFang1·2022-12-28 19:35

NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述

trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU,NPU
菜鸟运维-王大爷·2022-12-28 13:23

初识CSK6芯片

简介CSK6是聆思科技推出的新一代AI芯片SoC产品系列，采用多核异构架构，集成了ARMStarMCU，HiFi4DSP，以及聆思全新设计的AI神经网络处理内核NPU，算力达到128GOPS。
聆思科技AI芯片·2022-12-28 07:00

专用神经网络处理器芯片,嵌入式神经网络处理器

npu。1、tcl电视专攻NPU（神经网络处理器）的海思Hi3516DV300芯片是神经网络处理器。2、神经网络处理器，也就是通常说的AI处理器。
阳阳2013哈哈·2022-12-26 04:04

【MindStudio训练营第一季】什么是AscendCL？

比如我们想让NPU并行计算，我们就可以使用ACL编写并行
微微抚琴·2022-12-24 23:34

基于PyTorch框架的模型训练调优

方法二：修改网络名称并迁移学习方法三：去除原模型的某些模块在npu上训练，必须使用混合精度一般来说，衡量模型性能的数据是看单s
闫倩倩爱编程·2022-12-24 12:13

【CANN训练营第三季】Ascend平台体验Pytorch笔记

CANNCommunityEdition/600alpha002/ptmoddevg/ptmigr/ptmigr_000009.html主要修改：导入相关库importtorchimporttorch_npu
JeffDingAI·2022-12-23 13:22

全志V853 在 NPU 转换 YOLO V3 模型

NPU转换YOLOV3模型YOLO全称是YouOnlyLookOnce（你只需看一次），从名称上也能看出这种算法速度快的优势，因此在许多边缘设备上，YOLO算法的使用十分广泛。
DOT小文哥·2022-12-21 12:24

基于rk3399pro的人工智能模型落地与服务器部署

>CPU训练模型–>模型转换–>嵌入式部署–>完成落地硬件需求：瑞芯微嵌入式开发板rk3399pro（搭载双核Cortex-A72及四核Cortex-A53组合架构处理器，四核GPU一块，以及最重要的NPU
IEEEagent RL·2022-12-20 23:10

Atlas 200DK的开发笔记分享

开发工具MindStudio是一套基于华为自研NPU开发的AI全栈开发平台，包括基于芯片的算子开发、调试、调优以及第三方算子开发，同时还包括网络层的网络移植、优化和分析，另外在业务引擎层提供了一套可视化的
badman250·2022-12-20 10:37

pytorch算子torch.arange在CPU GPU NPU中支持数据类型格式

torch.range()的用法二、torch.arange支持的数据类型格式正文CPU（CentralProcessingUnit）：中央处理器GPU（GraphicsProcessingUnit）：图形处理器NPU
·2022-12-19 08:01

54、记录yolov7 训练、部署ncnn、部署mnn、部署rk3399 npu、部署oak vpu、部署openvino、部署TensorRT

基本思想：记录一下yolov7训练人头检测和部署oak的vpu相机上和rk3399pro开发板上，完成需求一、准备数据集，来自官方数据集，存在问题，已经修正链接:https://pan.baidu.com/s/1SUGKRgxeV7ddZpLdILhOwA?pwd=atjt提取码:atjt二、在现有的数据集基础上转yolo数据集ubuntu@ubuntu:~$gitclonehttps://git
sxj731533730·2022-12-17 10:09
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他