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概述

数据中心 AI 平台

数据中心 AI 平台支持行业标准框架

您可带入您自己训练的模型,也可从我们的模型专区提供的模型开始

Xilinx ML 套件提供最佳 FPGA 实现方案的全面优化,以及运行时和硬件 DSA

面向 Xilinx Alveo 加速卡、您自己的自定义卡,或者 FPGA-as-a-Service,如 Amazon AWS

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ML Suite

ML Suite

数据中心 AI 平台软硬件叠加称为 ML 套件

ML 套件提供了一款综合而全面的 AI/ML 解决方案,允许您从所支持框架的模型中读取数据,对其进行优化,并将其映射至 Xilinx 基础架构

提供的运行时和 DSA 有助于您获得 Xilinx 硬件加速优势,无需 FPGA 专业技术

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xfDNN 中间件

xfDNN 中间件是一个高性能的软件库,具有定义良好的 API,其可作为深度学习框架(如 Caffe、MxNet、Tensorflow 和运行在 FPGA 上的 xDNN IP)之间的桥接器。

xfDNN 软件是目前唯一可用于编程和使用 xDNN IP 的方法,假设一款系统运行 SDAccel 可重构加速堆栈兼容系统。

xfDNN 不仅提供简单的 Python 接口连接高层次 ML 框架,而且还提供网络优化工具,可融合各层,优化网络中的内存相关性并可预先调度可消除 CPU 主机控制瓶颈的整个网络

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一旦每层都完成了这些优化,整个网络就可针对在“一次性”执行流程中部署进行优化。

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xfDNN 量化器支持快速、高精度校准,可减少 INT8 和 INT16 的精确部署。这些 Python 工具简单易用。这些 Python 工具简单易用。

框架

框架

Xilinx 数据中心 AI 平台支持大量行业标准框架,其突出显示在下表中。

框架 说明 可利用性
TensorFlow 是谷歌开发的开源框架。
CAFFE 是在加州大学伯克利分校开发的开源框架。
MXNet 是 Apache 开发的开源框架。
Darknet 是 Joseph Redmon 开发的开源框架。
Keras 是一款开源的高层次 API,能够运行在几个其它框架之上。
Onnx 是一个开源图形模型及标准化运算符定义,可与几个框架协同工作,由 Facebook 和微软创建。 即将推出
模型

模型

Xilinx 数据中心 AI 平台支持 AI/ML 模型,如下所示。

任务 设计范例 & 描述
图像分类 GoogleNet
ResNet50
ResNet101
ResNet152
MobileNet
VGG-16
SqueezeNet
目标检查 Yolo v3(ADAS检测)

我们致力于从边缘 AI 平台中提取以下模型:

  • 行人属性识别
  • 车辆属性识别
  • 车标识别
  • 车牌识别
入门

入门

有关文档、下载及其它实用资源的完整列表,请导航到开发中心。

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