Qualcomm Neural Processing SDK是否支持量化和压缩技术?

欧迈baby 2024-03-28 17:13:49

Qualcomm Neural Processing SDK是否支持量化和压缩技术?

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是的,Qualcomm Neural Processing SDK支持神经网络的量化和压缩技术。SDK提供了工具和库,可以帮助您对模型进行量化(如量化权重和激活)以及压缩(如模型剪枝和量化)以减小模型的体积和计算需求。

PyTorch版的YOLOv8支持高性能的实时实例分割。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为一个开放的网络模型中间表示(IR)格式,提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型,有助于框架之间的互操作性。本课程讲述如何对YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎,本方法更具灵活性,可用于修改YOLOv8网络架构后的模型部署。课程亮点包括:YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX,再转成TensorRT 推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, 归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上执行支持FP16加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的ONNX转换及TensorRT部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提高2倍以上。课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程方法)实践篇(Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示)代码解析篇(YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析) 

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