随着第三次人工智能浪潮的到来,AI正以前所未有的速度覆盖生产和管理等领域,市场对AI推断的效率与易用性都提出了更高的要求。赛灵思通过VitisAI和自适应计算加速平台,充分发掘AI 加速潜能,并将底层 FPGA 和 ACAP 的繁复细节抽象化。帮助缺乏专业知识的用户轻松开发深度学习推断应用,再度刷新AI推断的高效性和易用性。
想了解Vitis AI为AI推断带来了哪些改变?
Vitis AI的强大功能特性
在以高效和易用为核心的设计理念支持下,Vitis AI拥有了经过最优化的IP核、工具、库、模型和设计示例,进而具备了过去AI所无法比拟的功能特性:
•支持主流框架和最新模型,能够完成多样化的深度学习任务。
•提供一整套经过预优化的模型,这些模型可直接部署在赛灵思器件上。
•提供强大的量化器,支持模型量化、校准和微调。
•提供逐层分析,以帮助识别瓶颈。
•提供统一的高层次 C++ 和 Python API,从而最大程度提升从边缘到云端的可移植性。
•自定义高效且可扩展的 IP 核,满足诸多应用的不同需求。
VitisAI具备的包含深度学习在内的6大功能,能够从更大程度上满足应用吞吐量、时延和功耗等方面的需求,为用户带来更多利益。
Vitis AI开发流程
合理高效的开发流程是科技产品成功的关键,Vitis的开发不仅需要 Vitis AI 和 Vitis IDE的支持,更严格经历了构建模型、构建软件、构建硬件这3个基本步骤:
Vitis AI严格高效的开发流程使得定制硬件平台更加便于快速启动和应用开发,此外用户还能够使用C++ 或 Python等可执行软件,用于编写自己的应用。
Vitis AI Model Zoo 网络为AI推断赋能
在当下,单一处理模型已经无法满足各种AI应用的需求,因此具有深度学习能力的赛灵思平台就成为AI时代的必然选择。Vitis AI Model Zoo 网络包含经过最优化的深度学习模型,在此平台上就能轻松学习各领域的加速推断能力。
Vitis AI Model Zoo 网络模型所涵盖的应用领域,包括但不限于 ADAS/AD、视频监控、机器人学、数据中心等。您可从这些经过预训练的免费模型开始着手,享受Vitis AI Model Zoo 网络为AI学习加速所带来的诸多利益。
原文标题:用户指南| Vitis AI:加速AI潜能的创新性探索
文章出处:【微信公众号:赛灵思】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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原文标题:用户指南| Vitis AI:加速AI潜能的创新性探索
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