差異處

這裏顯示兩個版本的差異處。

--- group:ai [2019/09/24 09:28]
admin
+++ group:ai [2019/09/24 09:37] (目前版本)
admin
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 ===== 研究主題 =====
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+==== Micro Darknet For Inference – MDFI ====
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+本項目開發一支C-code only 的優化推論程式Framework稱MDFI， 它可讀入由Darknet 訓練完成的network configuration檔以及network weight檔，然後依照network 順序帶入訓練參數 (weights)進行Inference運算並輸出結果。MDFI支援Image classification(Alexnet, Resnet50, Resnet152, Vgg16, Tiny Darknet等)與Object detection (Yolov3, Yolov3 tiny)、原始碼支援configurable network model編譯。
+{{ :group:mdfi.png?1000}}
 ==== 開發MDFI協助神經網路推論加速器設計 ====
-本項目基於Darknet開發一支C-code only 的優化推論程式Framework稱MDFI， 它可讀入由Darknet 訓練完成的network configuration檔以及network weight檔，然後依照network 順序帶入訓練參數 (weights)進行Inference運算並輸出結果。MDFI支援Image classification(Alexnet, Resnet50, Resnet152, Vgg16, Tiny Darknet等)與Object detection (Yolov3, Yolov3 tiny)、原始碼支援configurable network model編譯。
+MDFI 只需GNU C Library (glibc)，不需要其他套件。MDFI作為純C語言構成的前向傳導框架，主要支援物件辨識網路模型，不使用動態函式庫如Protocol-buffer，以及保持不到280KByte的執行檔大小，適合為終端移動設備所使用。由於不使用動態函式庫，其運算行為可作為AI 加速硬體設計的參照，作為ESL的前期描述模型。圖4為MDFI對比其他Framework有較少的函式庫依賴。顯示MDFI在整體加速器實作流程的位置及其重要性。
 {{ :group:ai_accelerator_with_mdfi.png |海報}}

計算機架構與系統實驗室

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