PGA的学习

学习目标:

提示:这里可以添加学习目标

例如:

  • 画板子

学习内容:

提示:这里可以添加要学的内容

例如:

  1. 搭建 Java 开发环境
  2. 掌握 Java 基本语法
  3. 掌握条件语句
  4. 掌握循环语句

学习时间:

提示:这里可以添加计划学习的时间

例如:

  • 周一至周五晚上 7 点—晚上9点
  • 周六上午 9 点-上午 11 点
  • 周日下午 3 点-下午 6 点

学习产出:

提示:这里统计学习计划的总量

例如:

  • 技术笔记 2 遍
  • 优快云 技术博客 3 篇
  • 习的 vlog 视频 1 个
### FPGA在边缘设备上的深度学习模型部署 #### 1. 环境准备 为了成功地将基于FPGA的深度学习模型部署到边缘设备上,环境准备至关重要。这不仅涉及软件栈的选择,还包括硬件平台的适配。对于大多数现代FPGA开发板而言,通常会提供配套的操作系统镜像和支持库文件,以便开发者能迅速搭建起工作环境[^2]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential cmake git libusb-1.0-0-dev wget unzip pkg-config ``` 这段命令展示了安装一些基本依赖项的过程,这些工具对于后续操作非常重要。 #### 2. 模型转换与量化 由于FPGA资源有限,在将其应用于边缘计算场景之前,需要对训练好的神经网络模型进行适当修改。具体来说,就是采用低精度表示形式(如INT8),并尽可能减少参数数量而不显著影响准确性。这种过程被称为量化,它有助于降低功耗并加速推理速度。 ```python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model') converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] tflite_quantized_model = converter.convert() open("quantized_model.tflite", "wb").write(tflite_quantized_model) ``` 此Python脚本片段说明了如何使用TensorFlow Lite API来进行简单的模型压缩和量化处理。 #### 3. 编程接口集成 完成上述准备工作之后,则需考虑怎样让经过优化后的DNN能够在目标平台上运行起来。此时就要借助于特定厂商提供的SDK或API集成了。例如Xilinx Vitis AI就是一个很好的例子,其允许用户轻松加载预训练权重至自定义设计之中,并执行高效的推断任务。 ```c++ #include <vitis/ai/env_config.hpp> using namespace vitis::ai; EnvConfig config; config.set_target("DPUCZDX8G"); auto model = create_vart_runner<CustomModel>(config); model->init(); ``` 这里给出了一段C++代码样例,演示了调用Vitis AI C++ API创建并初始化一个名为`CustomModel`的对象的方法。 #### 4. 实际应用场景考量 当一切就绪后,还需针对实际应用场合做出相应调整。比如考虑到实时性要求较高的视频流分析项目里,可能就需要特别关注输入数据传输效率问题;而对于那些更注重能耗表现的应用,则应优先选用具备良好电源管理模式的支持芯片组。 ---
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