算能(Sophgo)的 Bmlib 是针对其自研AI加速芯片(如BM1684、BM1684X等)开发的底层软件库,旨在提供高效的硬件资源管理和深度学习计算加速。以下是其核心功能、架构设计及使用场景的全面解析:
一、Bmlib 的核心功能
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硬件资源管理
- 设备管理:初始化芯片、监控设备状态(温度、功耗)、多设备协同。
- 内存管理:支持设备内存、主机锁页内存、零拷贝内存、ION内存等多种类型,优化数据传输效率。
- 任务调度:异步任务队列、多核并行计算、动态负载均衡。
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深度学习加速
- 高性能算子:提供针对CNN、RNN等模型的底层算子(如卷积、矩阵乘法)优化。
- 混合精度计算:支持INT8/FP16/FP32,平衡算力与精度。
- 模型部署:集成编译器(如TPU-MLIR),支持将ONNX、TensorFlow等模型转换为芯片专用格式(
.bmodel
)。
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跨平台生态兼容
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