ComputeLibrary Download – Download des ComputeLibrary Quellcodes

ComputeLibrary

C/C++

v24.11.1

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Ankündigung zur veralteten Version 24.01: Spezifische Optimierungen für das NCHW-Datenformat werden in zukünftigen Versionen schrittweise aus der Codebasis entfernt. Dies bedeutet, dass vom Benutzer erwartet wird, dass er NCHW-Modelle in NHWC übersetzt, um von den Optimierungen zu profitieren.

Computerbibliothek

Die Compute Library ist eine Sammlung von Low-Level-Funktionen für maschinelles Lernen, die für die GPU-Architekturen Arm® Cortex®-A, Arm® Neoverse® und Arm® Mali™ optimiert sind.

Die Bibliothek bietet eine überlegene Leistung gegenüber anderen Open-Source-Alternativen und sofortige Unterstützung für neue Arm®-Technologien, z. B. SVE2.

Hauptmerkmale:

Open-Source-Software, verfügbar unter einer freizügigen MIT-Lizenz
Über 100 maschinelle Lernfunktionen für CPU und GPU
Mehrere Faltungsalgorithmen (GeMM, Winograd, FFT, direktes und indirektes GeMM)
Unterstützung für mehrere Datentypen: FP32, FP16, INT8, UINT8, BFLOAT16
Mikroarchitekturoptimierung für wichtige ML-Primitive
Hochgradig konfigurierbare Build-Optionen ermöglichen schlanke Binärdateien
Erweiterte Optimierungstechniken wie Kernel-Fusion, schnelle Mathematikaktivierung und Texturnutzung
Geräte- und arbeitslastspezifische Optimierung mit OpenCL-Tuner und GeMM-optimierten Heuristiken

Repository	Link
Freigeben	https://github.com/arm-software/ComputeLibrary
Entwicklung	https://review.mlplatform.org/#/admin/projects/ml/ComputeLibrary

Dokumentation

Hinweis: Die Dokumentation umfasst die Referenz-API, Änderungsprotokolle, einen Build-Leitfaden, einen Beitragsleitfaden, Errata usw.

Vorgefertigte Binärdateien

Alle Binärdateien können hier oder in den folgenden Tabellen heruntergeladen werden.

Plattform	Betriebssystem	Release-Archiv (Download)
Raspberry Pi 4	Linux® 32bit
Raspberry Pi 4	Linux® 64bit
Odroid N2	Linux® 64bit
HiKey960	Linux® 64bit

Architektur	Betriebssystem	Release-Archiv (Download)
armv7	Linux®
arm64-v8a	Android™
arm64-v8a	Linux®

Weitere vorgefertigte Binärdateien finden Sie unter dem folgenden Link:

Vorgefertigte Binärdateien werden mit den folgenden Sicherheits-/guten Codierungspraktiken-bezogenen Flags generiert:

-Wall, -Wextra, -Wformat=2, -Winit-self, -Wstrict-overflow=2, -Wswitch-default, -Woverloaded-virtual, -Wformat-security, -Wctor-dtor-privacy, -Wsign-promo, -Weffc++, -pedantic, -fstack-protector-strong

Unterstützte Architekturen/Technologien

Arm®-CPUs:
- Arm® Cortex®-A-Prozessorfamilie mit Arm® Neon™-Technologie
- Arm® Neoverse®-Prozessorfamilie
- Arm® Cortex®-R-Prozessorfamilie mit Armv8-R AArch64-Architektur unter Verwendung der Arm® Neon™-Technologie
- Arm® Cortex®-X1-Prozessor mit Arm® Neon™-Technologie
Arm® Mali™ GPUs:
- Arm® Mali™-G-Prozessorfamilie
- Arm® Mali™-T-Prozessorfamilie
x86

Unterstützte Systeme

Android™
Bare-Metal
Linux®
OpenBSD®
macOS®
Tizen™

Ressourcen

Tutorial: AlexNet auf Raspberry Pi mit Compute Library ausführen
Gian Marcos Vortrag über Leistungsanalyse zur Optimierung eingebetteter Deep-Learning-Inferenzsoftware
Gian Marcos Vortrag über die Optimierung von CNNs mit Winograd-Algorithmen beim EVS
Gian Marcos Vortrag über den Einsatz von SGEMM und FFTs zur Beschleunigung des Deep Learning

Experimentelle Builds

Wichtige Bazel- und CMake-Builds sind experimentelle CPU-Builds. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

So können Sie einen Beitrag leisten

Beiträge zur Compute Library sind herzlich willkommen. Wenn Sie daran interessiert sind, einen Beitrag zu leisten, schauen Sie sich bitte unsere Richtlinien für Beiträge an.

Entwickler-Ursprungszertifikat (DCO)

Bevor die Compute Library Ihren Beitrag annimmt, müssen Sie dessen Herkunft bestätigen und uns Ihre Erlaubnis erteilen. Um diesen Prozess zu verwalten, verwenden wir das Developer Certificate of Origin (DCO) V1.1 (https://developercertificate.org/).

Um anzuzeigen, dass Sie den Bedingungen des DCO zustimmen, „zeichnen“ Sie Ihren Beitrag ab, indem Sie jeder Git-Commit-Nachricht eine Zeile mit Ihrem Namen und Ihrer E-Mail-Adresse hinzufügen:

Signed-off-by: John Doe <[email protected]>

Sie müssen Ihren richtigen Namen verwenden, Pseudonyme oder anonyme Beiträge werden nicht akzeptiert.

Öffentliche Mailingliste

Für technische Diskussionen verfügt das ComputeLibrary-Projekt über eine öffentliche Mailingliste: [email protected]. Die Liste steht jedem innerhalb und außerhalb von Arm offen, um sich selbst zu abonnieren. Um sich anzumelden, besuchen Sie bitte die folgende Website: https://lists.linaro.org/mailman3/lists/acl-dev.lists.linaro.org/

Lizenz und Beiträge

Die Software wird unter MIT-Lizenz bereitgestellt. Beiträge zu diesem Projekt werden unter derselben Lizenz akzeptiert.

Andere Projekte

Dieses Projekt enthält Code aus anderen Projekten, wie unten aufgeführt. Der ursprüngliche Lizenztext ist in diesen Quelldateien enthalten.

Die OpenCL-Header-Bibliothek ist unter der Apache-Lizenz, Version 2.0, lizenziert, einer freizügigen Lizenz, die mit der MIT-Lizenz kompatibel ist.
Die halbe Bibliothek ist unter MIT-Lizenz lizenziert.
Die libnpy-Bibliothek ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.
Die stb-Bildbibliothek ist entweder unter MIT-Lizenz lizenziert oder befindet sich in der Public Domain. Es wird von diesem Projekt unter den Bedingungen der MIT-Lizenz verwendet.