Transformer量化笔记(二)
judy 在 周一, 08/10/2020 - 09:28 提交
相比于训练后量化方法,将量化过程插入到训练中可以弥补量化产生的误差,但是带来的问题可能是增加了训练的时间。在tansformer的量化实现中,我们采用了训练中量化的方法,在网络前向传输中,对权重等参数进行线性量化。
为智能硬件开发者、创客提供有关基于英特尔嵌入式处理器的应用技术介绍和合作伙伴方案介绍
相比于训练后量化方法,将量化过程插入到训练中可以弥补量化产生的误差,但是带来的问题可能是增加了训练的时间。在tansformer的量化实现中,我们采用了训练中量化的方法,在网络前向传输中,对权重等参数进行线性量化。
本篇博文主要讲解了动态更改 UltraScale/UltraScale+ GTH/GTY 收发器线速率设置的方法。
在FPGA程序设计的很多情形都会使用到AXI接口总线,以PCIe的XDMA应用为例,XDMA有两个AXI接口,分别是AXI4 Master类型接口和AXI-Lite Master类型接口,可通过M_AXI接口对数据进行读取操作,此时设计一个基于AXI-Slave接口的IP进行数据传输操作就非常的方便
MPSoC 为PL提供了96个GPIO,通过EMIO管脚链接到PL。普通PL设计,一般只会用到几个GPIO管脚。可以使用Vivado IPI中的Slice IP, 从其中分出指定数量的管脚。
Python是一种很棒的语言,语法简单,无需在代码中搜索分号。对于初学者来说,Python是入门最简单的语言之一。Python有大量的库支持,你还可以安装其他库来增加自己的编程经验。学了一阵子之后,你可能会觉得:为如此简单的操作写大量的代码有些令人困惑。
在ZCU106上,使用VCU TRD的MIPI的例子,可以从MIPI摄像头采取图像数据,并使用GStreamer推送到HDMI显示器上。
本案例主要基于DPU-PYNQ来实现一个常见的手势识别--石头剪刀布,目的是让大家了解如何使用DPU开发深度学习应用的整个流程。本案例分为三个部分:分别是PC模型训练、VitisAI模型编译、Edge模型部署三个部分。
通过之前的博文,我们已经学会了如何使用 Report QoR Assessment (RQA) 和 Report QoR Suggestions (RQS) 来改进总体设计分析以及设计的时序收敛体验。本篇博文将通过一个具体设计示例来演示如何在实现流程中将 RQA 与 RQS 结合使用。
MicroBlaze可以使用AXI BRAM存放数据和指令。有些客户软件很大,需要把AXI BRAM的空间做到最大。AXI BRAM底层是Block RAM或者Ultra RAM。器件的Block RAM或者Ultra RAM个数,决定了AXI BRAM的大小。在ZCU106单板上,有312个Block RAM,有96个Ultra RAM。客户需要1MB存储空间。
来自上海科技大学的SkrSkr队脱颖而出获得亚军。作品以2019年DAC-SDC的双料冠军iSmart3的开源方案为基础,进行了量化算法、加速器以及系统三个层级的优化,实现了速度x2.4,精度+1.5%,能效x1.4