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算能TPU使用

  • TPU開(kāi)發(fā)文檔：

https://doc.sophgo.com/sdk-docs/v23.05.01/docs_latest_release/docs/tpu-mlir/quick_start/html/index.html

工具鏈和demo：https://github.com/sophgo/tpu-mlir

TPU-MLIR是算能智能處理器的TPU編譯器工程。該工程提供了一套完整的工具鏈, 其可以將 不同框架下預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ), 轉化為可以在算能TPU上高效運算的模型文件 bmodel/cvimodel。

TPU-MLIR的整體架構如下:

目前直接支持的框架有PyTorch、ONNX、TFLite和Caffe。其他框架的模型需要轉換成ONNX模型。 如何將其他深 度學(xué)習架構的網(wǎng)絡(luò )模型轉換成ONNX, 可以參考ONNX官網(wǎng): https://github.com/onnx/tutorials。

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算豐智算處理器BM1684X，是面向推理的算力處理器?？杉捎谥撬惴?wù)器、邊緣智算盒、工控機等多種類(lèi)型產(chǎn)品，高效適配市場(chǎng)上所有算法，實(shí)現圖片分類(lèi)、目標檢測、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、行為分析、文字識別、語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成、搜索推薦等應用，為各個(gè)行業(yè)進(jìn)行賦能；具有超高性能計算能力，超強編解碼能力，部署靈活，強易用性等優(yōu)勢。

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  • SOPHON BM1684X 功能框圖：

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提交要求

1.參賽作品必須有demo演示；

2.初賽階段：選手根據所選場(chǎng)景完成方案制作，提交完整解決方案，并完成核心算法與硬件的適配。方案需要將算法與硬件結合，運用算能BM1684x云空間資源進(jìn)行方案撰寫(xiě)；

3.復賽階段：優(yōu)化算法移植的性能，并完成線(xiàn)下路演；

4.決賽階段：解決方案內所有算法需完成在算能硬件上移植與部署，最終評選優(yōu)秀性能算法進(jìn)行算法集采；

5.參賽作品擁有商業(yè)實(shí)戰案例，或者作品正在商用/試商用過(guò)程中，將會(huì )成為加分項；

6.具有獨特的產(chǎn)品、技術(shù)或者商業(yè)模式，對項目擁有自主知識產(chǎn)權。

評測標準

（一）初賽（總分20分）：

1) 項目可行性和創(chuàng )新性（5分）：評估項目的創(chuàng )新性和獨特性，以及實(shí)施計劃的可行性。

2) 技術(shù)方案和方法（10分）：評估技術(shù)方案的合理性、科學(xué)性和可行性，是否符合競賽要求。

3) 項目進(jìn)度和規劃（5分）：評估項目的進(jìn)度規劃，以及團隊在初賽階段的準備情況。

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（二）復賽（總分30分）：

1) 算法移植和性能（15分）：評估參賽團隊將算法移植到指定硬件平臺的質(zhì)量和性能表現。

2) 系統穩定性和可靠性（10分）：評估移植后的系統的穩定性和可靠性，是否能在實(shí)際應用中穩定運行。

3) 路演展示（5分）：評估團隊在復賽現場(chǎng)的路演展示，包括演示效果、展示技巧和溝通能力等。

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（三）決賽（總分50分）

1）方案完整性（算法、軟件）（15分）：評估項目整體完備程度，包括算法和系統魯棒性。

2）方案交付能力（15分）：評估項目遷移部署的難易度，能否在實(shí)際場(chǎng)景中完成特定任務(wù)。

3）方案創(chuàng )新性與商業(yè)價(jià)值（20分）：評估項目的創(chuàng )新性和潛在商業(yè)價(jià)值。

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