Caffe HRT

คาเฟ่-HRT

Caffe-HRT เป็นโปรเจ็กต์ที่ดูแลโดย OPEN AI LAB โดยใช้เฟรมเวิร์กโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่แตกต่างกันเพื่อเร่งความเร็ว Caffe และจัดเตรียมยูทิลิตี้เพื่อแก้ไขจุดบกพร่อง สร้างโปรไฟล์ และปรับแต่งประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

เวอร์ชันวางจำหน่ายคือ 0.5.0 ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม Rockchip RK3399 ระบบปฏิบัติการเป้าหมายคือ Ubuntu 16.04 สามารถดาวน์โหลดซอร์สโค้ดได้จาก OAID/Caffe-HRT

• ไลบรารี ARM Computer Vision และ Machine Learning คือชุดฟังก์ชันที่ได้รับการปรับแต่งมาสำหรับทั้ง CPU ARM และ GPU โดยใช้เทคโนโลยี SIMD ดูเพิ่มเติมที่ Arm Compute Library
• Caffe เป็นเฟรมเวิร์กแบบเปิดที่รวดเร็วสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ดูเพิ่มเติมที่ คาเฟ่

เอกสาร

• คำแนะนำในการติดตั้ง
• คู่มือการใช้งาน PDF
• รายงานผลการปฏิบัติงาน PDF
• รายงานความแม่นยำ PDF

ปัญหาความเข้ากันได้ของ Arm Compute Library:

มีปัญหาความเข้ากันได้บางอย่างระหว่าง ACL และ Caffe Layers เราจะข้ามมันไปที่คลาสเลเยอร์ดั้งเดิมของ Caffe เพื่อเป็นวิธีแก้ปัญหาสำหรับปัญหาด้านล่าง

• ปัญหาในช่องการทำให้เป็นมาตรฐาน
• ประเด็นทานห์
• Softmax รองรับปัญหาหลายมิติ
• ปัญหากลุ่ม

จำเป็นต้องมีการปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคต

ประวัติการเผยแพร่

เวอร์ชันที่ใช้ Caffe คือ 793bd96351749cb8df16f1581baf3e7d8036ac37

เวอร์ชัน 0.5.0 - 31 มกราคม 2018

รองรับ Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.12

เวอร์ชัน 0.4.1 - 23 พ.ย. 2017

รองรับ Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.10

เวอร์ชัน 0.4.0 - 11 ต.ค. 2017

รองรับ Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.09

เวอร์ชัน 0.3.0 - 26 ส.ค. 2017

รองรับ Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.06 พร้อมเพิ่มเลเยอร์ใหม่ 4 เลเยอร์

• เลเยอร์การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์
• เลเยอร์การบิดโดยตรง
• เลเยอร์การเชื่อมต่อภายในเครื่อง
• เชื่อมต่อชั้น

เวอร์ชัน 0.2.0 - 2 กรกฎาคม 2017

แก้ไขปัญหา:

• เข้ากันได้กับ Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.06
• เมื่อการเริ่มต้น OpenCL ล้มเหลว แม้ว่า Caffe จะใช้โหมด CPU ก็ทำงานไม่ถูกต้อง

เวอร์ชัน 0.1.0 - 2 มิ.ย. 2017

เวอร์ชันเริ่มต้นรองรับ 10 เลเยอร์ที่เร่งความเร็วโดย Arm Compute Library เวอร์ชัน 17.05:

• เลเยอร์การบิด
• การรวมเลเยอร์
• เลเยอร์ LRN
• เลเยอร์ ReLU
• ชั้นซิกมอยด์
• ชั้นซอฟท์แม็กซ์
• เลเยอร์ TanH
• ชั้น AbsVal
• เลเยอร์ BNLL
• ชั้นผลิตภัณฑ์ภายใน

รายงานปัญหา

พบปัญหาใด ๆ กรุณารายงานในรายงานปัญหา รายงานปัญหาควรมีข้อมูลต่อไปนี้:

• คำอธิบายที่แน่นอนของขั้นตอนที่จำเป็นในการเกิดปัญหาซ้ำ
• คำอธิบายที่แน่นอนของสิ่งที่เกิดขึ้นและสิ่งที่คุณคิดว่าผิด