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之前由瑞薩主辦了關(guān)于“瑞薩RZ/V2H視覺AI MPU-高算力、低功耗、實時性”在線研討會。然后今天分享一下視覺AI MPU-高算力、低功耗、實時性常見的問題。Q1
RZ/V2H高算力主要體現(xiàn)在哪些方面?
集成四核Arm? Cortex?-A55 (1.8GHz) Linux處理器以及瑞薩自有DRP-AI3加速器,提供高達8 TOPS(dense模型)/80 TOPS(sparse模型)的AI推理能力。
Q2
RZ/V2H如何兼顧低功耗和高性能呢?
瑞薩利用自己的DRP核心IP做AI的運算。實現(xiàn)8 TOPS(dense模型)/80 TOPS(sparse模型)AI算力以及10 TOPS/W的高能效。
軟、硬結(jié)合系統(tǒng)性地實現(xiàn)AI模型的高算力和低功耗
模型量化:從傳統(tǒng)的16位浮點運算更改為8位整數(shù)運算模型裁剪:采用靈活的N:M修剪方法AI系統(tǒng)架構(gòu)實現(xiàn)高功效
通過數(shù)據(jù)重用技術(shù)減少外部存儲器通信使用輸入的零數(shù)據(jù)控制功耗操作流程調(diào)度
Q3
Sparse和dense模型是有什么區(qū)別?
Dense是稠密算法,通常來講大部分原生模型都是Dense類型,它的模型參數(shù)較多,精度高,同時消耗較高的算力。Sparse是對原生模型進行分支裁剪,將復(fù)雜模型進行簡化來減少模型參數(shù),這樣可以在同樣算力的平臺上運行Sparse模型來達到更高的幀率。用戶可以根據(jù)調(diào)節(jié)剪枝系數(shù),來滿足對幀率和精度綜合要求。
Q4
RZ/V2H相關(guān)資料在哪里查閱?
RZ/V2H已量產(chǎn)上市,在RZ/V2H主頁可以獲得產(chǎn)品介紹、用戶手冊、開發(fā)板及開發(fā)板設(shè)計、軟件及開發(fā)工具以及相關(guān)視頻培訓(xùn)等內(nèi)容。
RZ/V2H產(chǎn)品頁:
https://www.renesas.cn/cn/zh/products/microcontrollers-microprocessors/rz-mpus/rzv2h-quad-core-vision-ai-mpu-drp-ai3-accelerator-and-high-performance-real-time-processor
Renesas RZ/V AI應(yīng)用網(wǎng)站https://renesas-rz.github.io/rzv_ai_sdk/latest/Q5
使用DRP-AI進行開發(fā)需要哪些軟件工具和環(huán)境資源?
瑞薩提供全套開發(fā)的AI SDK軟件包,AI開發(fā)工具及AI應(yīng)用一站式網(wǎng)站,即使是AI剛?cè)腴T的用戶,也可以利用AI應(yīng)用一站式網(wǎng)站提供的資源和指導(dǎo)來開發(fā)相應(yīng)的AI應(yīng)用。
RZ/V2H AI Software Development Kit
https://www.renesas.cn/cn/zh/software-tool/rzv2h-ai-software-development-kit
AI開發(fā)工具
1
DRP-AI Translator
DRP-AI Translator i8
https://www.renesas.cn/cn/zh/software-tool/drp-ai-translator-i8
經(jīng)過調(diào)整以最大限度地提高DRP-AI性能的工具AI模型的所有操作都可以由DRP-AI執(zhí)行,從而實現(xiàn)高速性能,并降低CPU負載
2
DRP-AI TVM
github - renesas-rz - rzv_drp-ai_tvm
https://github.com/renesas-rz/rzv_drp-ai_tvm
支持多個AI框架(ONNX、PyTorch、TensorFlow等)此外,它還支持與CPU一起運行,從而可以運行更多的AI模型
3
DRP-AI EXTENSION(支持V2H)
DRP-AI Extension Pack (Pruning Tool)
https://www.renesas.cn/cn/zh/software-tool/drp-ai-extension-pack-pruning-tool
DRP-AI擴展包,用于在AI模型訓(xùn)練環(huán)境中創(chuàng)建稀疏模型瑞薩電子提供豐富的AI應(yīng)用一站式網(wǎng)站指南。在這網(wǎng)站內(nèi),易于查找和獲取所需的AI應(yīng)用程序以及免費的預(yù)訓(xùn)練庫資源。
Renesas RZ/V AI應(yīng)用網(wǎng)站
https://renesas-rz.github.io/rzv_ai_sdk/latest/
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單片機和PHY芯片連接時的注意事項
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瑞薩RA8系列教程 | RA8輸出PWM實現(xiàn)方法
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