QAT加速卡第2页

Xilinx Alveo加速卡开发环境搭建

作者QQ群：852283276微信：arm80x86微信公众号：青儿创客基地B站：主页https://space.bilibili.com/208826118参考网页版帮助官网AlveoU200DataCenterAcceleratorCard首页VitisUnifiedSoftwareDevelopmentPlatform2020.1DocumentationXilinxRuntime(XRT)

三遍猪·2023-10-20 00:58

YOLOv5-QAT量化部署

目录前言一、QAT量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-19 22:26

模型量化

模型量化的原理与实践——基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化1、Tops是什么意思？

python算法工程师·2023-10-16 03:57

深度学习量化总结（PTQ、QAT）

背景目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展，但经常会带来很高的计算成本，对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键，在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。目录1.量化基础知识1.1

Sriven·2023-10-16 03:56

模型量化的原理与实践 —基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化

这里写自定义目录标题一、量化基础知识1.1Tops是什么意思？1.2什么是定点数？1.3定点数转换1.4什么是量化？1.5定点计算1.5.1定点计算——误差计算1.5.2定点计算——内存对比1.5.3定点计算——速度对比1.6量化有什么优缺点？2、线性映射非对称量化：3、逐层量化、逐组量化和逐通道量化4、在线量化和离线量化5、权重量化和权重激活量化6、量化的一般步骤三、模型校准1、什么是校准？2、

yhwang-hub·2023-10-16 03:26

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorchQuantizationPyTorchQuantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署

python算法工程师·2023-10-14 14:21

nginx 异步openssl Intel QAT硬件加速方案

参考CentOS7安装QAT1.7加密卡_Remy的学习记录-CSDN博客GitHub-intel/QAT_Enginehttps://01.org/sites/default/files/downloads

securitysun·2023-10-13 11:10

【PCIE720】基于PCIe总线架构的高性能计算（HPC）硬件加速卡

PCIE720是一款基于PCIExpress总线架构的高性能计算（HPC）硬件加速卡，板卡采用Xilinx的高性能28nm7系列FPGA作为运算节点，在资源、接口以及时钟的优化，为高性能计算提供卓越的硬件加速性能

北京青翼科技·2023-10-12 11:02

使用InteOpenVINO工具套件在Ubuntu系统上的安装，包括HDDL-R8加速卡的驱动及Demo历程(1)

这是本次嵌入式邀请赛提供的硬件平台:文章参考Intel官方文档：原文地址：OpenVINO™工具套件简介英特尔®DistributionofOpenVINO™工具套件可以快速部署可模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具套件基于复杂神经网络（CNN），通过英特尔®硬件扩展了计算机视觉(CV)工作负载，从而最大化性能。英特尔®DistributionofOpenVINO™工具套件包括了英特尔®深度学

保护憨憨从我做起·2023-10-07 05:01

使用InteOpenVINO工具套件在Ubuntu系统上的安装，包括HDDL-R8加速卡的驱动及Demo历程(3)

适用于配备英特尔®Movidius™视觉处理器的英特尔®VisionAcceleratorDesign的步骤1、设置环境变量source/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh2、${HDDL_INSTALL_DIR}/install_IVAD_VPU_dependencies.shcd${HDDL_INSTALL_DIR}/驱动程序sudo./setup.sh安装

保护憨憨从我做起·2023-10-07 05:01

开放式RAN芯片的内联加速与旁路加速

这两种方法的主要区别在于，在旁路加速中，只有特定的部分功能被安置在加速卡上，数据需要从CPU发送到加速卡，然后再返回到CPU中；而在内联加速中，部

电子科技圈·2023-09-28 20:23

AMEYA360:昆仑芯2代芯片AI加速卡算力R200

Ameya360代理品牌昆仑芯推出2代芯片（以下简称“昆仑芯R200）在巅峰性能可达到128TFLOPS，同时可支持支持INT8/INT16/INT32/FP16/FP32等精度，支持视频编解码，支持108路解码和27路编码（H.264/HEVC1080P@30FPS），全面支持自然语言处理、计算机视觉、语音以及传统机器学习等各类人工智能任务，而Ameya皇华作为昆仑芯全球全系列产品一级代理商将为

皇华ameya·2023-09-25 21:20

[ DPU / SmartNIC/ 网卡 ]系统级的测试验证

开局一张图，其他慢慢来编信雅纳DPU测试解决方案荣获第三届DPU峰会的“匠芯技术奖”看完这张，小编再送一张：：：网卡进化更智能的加速卡SmartNIC/DPU例如，将部分网络协议处理的功能卸载到DPU网卡

Xena_Networks·2023-09-25 18:15

聚焦112Gb/s SerDes芯片的AN/LT端口自协商和链路学习，评估验证高速链路的信号质量并分析调优（400/800G高速以太网互联接口，AI加速卡网络RDMA性能测试，交换背板接口性能评估）

目录引言关于使用112GSerdes的100G、200G和400G以太网的简要背景自动协商的基础知识基础页和下一页/BasePageandNextPagesDME基础页（IEEE802.3第73条）下一页(IEEE802.3)下一页（以太网技术联盟）AN过程优先表决链路训练训练帧链路训练过程如何使用AN和LT结论Freya-Xena的112GbpsSerdes测试解决方案FreyaCompactA

Xena_Networks·2023-09-25 18:14

【无戒学堂】上班路上

放眼望去，所以的人，都低着头，看着手机，安安静静，没有任何语言，眼神的交流，我也赶忙掏出手机，打开我的支付宝，喂我的小鸡先，顺便陪它玩一下，得到3张加速卡，这样就可以就可以缩短小鸡吃粮食的进度，再打开我的森林

女巫店·2023-09-20 09:09

yolov5支持动态batch_size、插入nms节点

names={cls_id:labelforcls_id,labelinenumerate(labels)}model=onnx.load("/wjr/develop/projects/yolov5/qat.on

jstzwjr·2023-09-16 11:05

tensorflow量化感知训练_谷歌发布了用于TensorFlow模型优化的量化感知训练

谷歌宣布了他们的TensorFlow模型优化工具包的量化感知训练(QAT)API的发布。

weixin_39796363·2023-09-10 11:52

加速Tensorflow量化网络

NVIDIAQATToolkitforTensorFlow和NVIDIATensorRT加速量化网络NVIDIA推出了适用于TensorFlow2的NVIDIAQuantization-AwareTraining(QAT

扫地的小何尚·2023-09-10 11:21

tensorflow QAT

tensorflowqathttps://www.wpgdadatong.com/tw/blog/detail/70672在边缘运算的重点技术之中，除了简化复杂的模块构架，来简化参数量以提高运算速度的这项模块轻量化网络构架技术之外。另一项技术就是各家神经网络框架（TensorFlow、Pytorchetc…）的模块优化能力，主要探讨TensorFlowLite的训练后之量化方式（Post-trai

Qinghuan1958·2023-09-10 11:20

中科驭数携DPU系列创新产品亮相2023服贸会

在电信、计算机和信息服务专题展馆，中科驭数等一批国家专精特新“小巨人”携最新数据处理器DPU亮相，展示了多项创新性的DPU加速卡产品和解决方案，以技术创新引领算力底座变革。

yusur·2023-09-08 23:40

ModaHub魔搭社区——决胜大模型时代，算力、网络、向量数据库缺一不可

大模型应用场景日趋多样，需求也随着增加，进而倒逼着多元算力方面的创新，为满足AI工作负载的需求，采用GPU、FPGA、ASIC等加速卡的服务器越来越多。

LCHub低代码社区·2023-09-02 10:26

量化QAT QLoRA GPTQ

模型量化的思路可以分为PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）和QAT（QuantizationAwareTraining，在量化过程中进行梯度反传更新权重，例如QLoRA

taoqick·2023-08-27 11:07

华为OD机试真题【硬件产品销售方案】

1、题目描述【硬件产品销售方案】某公司目前推出了AI开发者套件，AI加速卡，AI加速模块，AI服务器，智能边缘多种硬件产品，每种产品包含若干个型号。

weixin_43763430·2023-08-26 19:04

3.2 QAT官方案例

Good@dz·2023-08-24 10:44

3.1 PTQ与QAT的介绍

隐式量化(trt7版本之前)只具备PTQ一种量化形式（trtexec直接转换）各层精度不可控显示量化显性量化(trt8版本之后)支持带QDQ节点的PTQ以及支持带QDQ节点的QAT两种量化形式带QDQ节点的

Good@dz·2023-08-24 10:43

GPU安装指南：英伟达H800加速卡常见软件包安装命令

LatestcommitFermi†Kepler†Maxwell‡PascalVoltaTuringAmpereAda(Lovelace)Hoppersm_20sm_30sm_50sm_60sm_70sm_75sm_80sm_89sm_90sm_35sm_52sm_61sm_72(Xavier)sm_86sm_90a(Thor)sm_37sm_53sm_62sm_87(Orin)†Fermiand

我爱Python数据挖掘·2023-08-21 02:37

GPU安装指南：英伟达A800加速卡常见软件包安装命令

GCC升级yumupdate-yyuminstall-ycentos-release-sclyuminstall-ydevtoolset-9source/opt/rh/devtoolset-9/enablegcc-vchmod+xNVIDIA-Linux-x86_64-525.105.17.runshNVIDIA-Linux-x86_64-525.105.17.run-no-x-checknvid

我爱Python数据挖掘·2023-08-21 02:07

《开放加速规范AI服务器设计指南》发布，应对生成式AI爆发算力挑战

《指南》面向生成式AI应用场景，进一步发展和完善了开放加速规范AI服务器的设计理论和设计方法，将助力社区成员高效开发符合开放加速规范的AI加速卡，并大幅缩短与AI服务器的适配周期，为用户提供最佳匹配应用场景的

浪潮圈·2023-08-16 14:36

华为OD机试真题-硬件产品销售方案【2023.Q1】

题目内容某公司目前推出了AI开发者套件，AI加速卡，AI加速模块，AI服务器，智能边缘多种硬件产品，每种产品包含若干个型号。现某合作厂商要采购金额为amount元的硬件产品搭建自己的AI基座。

AlgorithmHero·2023-08-15 04:48

TensoRT量化第四课：PTQ与QAT

目录PTQ与QAT注意事项一、2023/5/8更新二、2023/5/12更新前言1.TensorRT量化2.PTQ3.QAT4.QAT实战4.1环境配置4.2pytorch_quantization简单示例

爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:45

新一代直播场景下，视频加速卡在狂奔

编者按：实况直播市场究竟有多大？2021年数据显示，全球视频市场超70%的份额由直播内容主导。相较于传统的直播场景，新一代的直播场景主要为多对多模式，即每个人都是主播。在如此实时、交互式的应用场景下，低延迟、大容量、降低带宽……如何适应新的变化带来的成本压力？新的架构何时出现？带着这样的疑问，LiveVideoStackCon2023上海站音视频技术大会邀请到AMDAECG系统方案架构师谢旻，现场

LiveVideoStack_·2023-07-24 16:34

ptq和qat后导出的onnx模型转换为 tensorRT 的int8模型注意事项

ptq和qat后导出的onnx模型转换为tensorRT的int8模型注意事项1.带有QDQ节点的onnx模型,无法转换为fp16精度的trt模型,仅仅可以用于转换int8精度的trt模型;2.onnx

_kx_·2023-07-22 13:16

0基础学习地平线QAT量化感知训练

基础理论知识3.文件准备与程序运行4.代码详解4.1导入必要依赖4.2主函数4.3构建fx模式所需要的float_model4.4不同阶段模型的获取4.5定义常规模型训练与验证的函数4.6float与qat

寻找永不遗憾·2023-07-20 07:00

【Openvino01】Ubuntu安装inter的openvino2022.1以及遇到的各种错误解决

交代一下今天的文章背景：于最近要使用inter的一款名为Intel®Movidius™Myriad™X的加速卡去实现对算法模型的加速推理能力，由于是就得第一步安装openvino，然后再使用卡去验证openvino

爱学习的孙同学·2023-06-23 06:03

Pytorch QAT for UNet

提供了两种量化模式：EagerMode和FXGraphMode.EagerMode需要手动指定需要融合（Fusion）的层，以及量化和反量化的位置，非常不好用，最开始我就是用的这种方式，踩了很多坑之后，虽然QAT

牧羊女说·2023-06-21 06:16

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

在Pytorch上做QAT训练时，最开始使用的CPU，训练正常，后来尝试在GPU上训练，于是改动代码如下：#device=torch.device("cpu")device=torch.device("

牧羊女说·2023-06-19 01:26

华为OD机试真题 Java 实现【硬件产品销售方案】【2023Q1 200分】

一、题目描述某公司目前推出了AI开发者套件、AI加速卡、AI加速模块、AI服务器、智能边缘多种硬件产品，每种产品包含若干个型号。现某合作厂商要采购金额为amount元的硬件产品搭建自己的AI基座。

哪吒·2023-06-16 23:46

BFT 最前线|北京智源发布悟道3.0大模型；马克龙会见Meta谷歌人工智能专家；马斯克：特斯拉市值未来将超过苹果与沙特阿美总和

文|BFT机器人AI视界TECHNOLOGYNEWS01天垓100完成百亿级参数大模型训练在第五届智源大会AI系统分论坛上，上海天数智芯半导体有限公司对外宣布，在天垓100加速卡的算力集群，基于北京智源人工智能研究院

BFT白芙堂·2023-06-14 17:07

飞桨与海光人工智能加速卡DCU系列完成互证，助力国产AI加速卡人工智能应用创新...

近日，百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列进行了安装部署测试、基本功能测试和稳定性兼容性测试，联合测试结果显示百度飞桨深度学习框架在海光DCU系列以及海光3000、5000、7000系列CPU

飞桨PaddlePaddle·2023-06-12 09:33

TLS 加速技术：Intel QuickAssist Technology（QAT）解决方案

作者：vivo互联网服务器团队-YeFeng本文介绍了IntelQAT技术方案，通过Multi-Buffer技术和QAT硬件加速卡的两种方式实现对TLS的加速一、背景当前TLS已经成为了互联网安全的主要传输协议

vivo互联网技术·2023-06-10 18:00

桌面端旗舰显卡/GPU，所有显卡，服务器显卡，加速卡，工作站显卡天梯榜单，天梯图，天梯列表，2023/2/22

注意：这里仅统计能买到的GPU，部分超算的定制GPU不算在内顺序：从高到低NVIDIAOVXSuperPOD（1024L40）NVIDIADGXH100256SuperPODNVIDIADGXA100256SuperPODNVIDIAOVXPOD（128L40）NVIDIAOVXServer（8*L40）NVIDIAHGXH1008-GPUSXMBoardNVIDIADGXH100NVIDIAHG

凌凌1301·2023-06-07 03:12

INT8 中的稀疏性：加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践

NVIDIATensorRT最佳实践结构稀疏量化在TensorRT中部署稀疏量化模型的工作流程案例研究：ResNet-34要求第1步：从密集模型中进行稀疏化和微调第2步：量化PyTorch模型PTQ通过TensorRT校准QAT

扫地的小何尚·2023-06-06 23:13

Adlik如何实现与燧原芯片的对接？

引言Adlik1.0版本，加入了与燧原科技合作的成果，增加了对燧原i20芯片的支持，该芯片是燧原科技发布的基于邃思2.5芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能推理加速卡，具有高性能高能效、模型覆盖面广、

Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:42

Adlik 支持基于云燧i20的 AI推理服务部署，共建AI生态链

近日，中兴通讯开源的Adlik深度学习推理工具链新增对人工智能推理加速卡云燧i20的支持，可实现基于云燧i20的高效AI模型部署，提供高性能的云端推理服务。

Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:12

c++ float32 与 float16 互转

背景：最近用到一块推理加速卡时，推理输入的数据是float16类型，而我们平常用到的数据是float类型，也就是float32类型，这需要输入数据时float32转float16，解析输出数据时float16

爱学习的小道长·2023-04-15 13:20

【GCU体验】基于PyTorch + GCU跑通ResNet50模型并测试GCU性能

一、环境地址：启智社区:https://openi.pcl.ac.cn/二、计算卡介绍云燧T20是基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点

JeffDingAI·2023-04-11 22:40

【GCU体验】基于PaddlePaddle + GCU跑通模型并测试GCU性能