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Imagination和百度飞桨宣布在全球人工智能(AI)生态系统方面开展合作?

继Imagination加入百度飞桨硬件生态圈之后,双方合作迈出了新的一步

英国伦敦和中国北京,2021年2月1日打开ndash的Imaginationtechnologies:

在Imagination和百度飞桨的合作中,IMGDNAPI融入了Padlogies:

在Imaginationationation和百度飞桨的合作中

Paddlelite是百度深度学习框架的轻量化推理引擎,IMGDNNAPI使开发者能够对基于PowerVR结构的图形处理单元(GPU)和神经网络加速器(NNA)实现应用程序的最大性能。这增加了Imagination硬件平台支持的框架数量,开发人员可以更简单地在包括CPU、GPU和NNA在内的异构系统中运行AI应用程序。

例如,可以更容易地构建ImaginationNACPU的异构计算系统,开发人员可以利用不同硬件的加速特性进行更全面的调度。

有了这个整合,使用Imagination硬件的开发人员就可以完整地利用PaddlePaddle工具集,例如使用PaddleSlim压缩工具将预先训练的神经网络模型作量化裁剪后,再透过Paddle Lite部署到Imagination的NNA上执行。这个代码已经合并到PaddleLite的Develop分支中,在下一个主要的稳定版v2.8中出现。相关使用教程欢迎在PaddleLite的官方文件中查看:

htps://paddle-lite.readthedocs.io/zh/release-v2.8/demo_guides/imagination_nnnna.html

百度飞桨生态产品负责人说:我很高兴看到飞桨在人工智能领域与Imagination合作。划桨的PaddleLite轻量化推理引擎能够全面支持多种类型的硬件、操作系统和AI模型,这次与Imagination的硬件成功整合,进一步丰富了我们的生态系统。我们期待在未来与Imagination有更多的合作,加速AI创新。

Imagination屡获殊荣的NNA IP具有高度可扩展性,专门设计用于加速边缘端机器学习工作负载。经硅谷验证,获准进入汽车、移动、AIoT、数据中心/桌面等市场。最新的多核架构IMG 4系列NNA具有超高的单位面积性能,并且通过多核计算可以将最高性能扩展到500 Tops及以上。该架构基于Tensor Tilling的新技术,可以减少带宽的需求, 配套的驱动和软件工具也十分完善。

Imagination Technologies AI高级总监Andrew Grant先生表示:我们很荣幸加入百度飞桨(PaddlePaddle)的硬件生态计划,并将在技术和生态系统方面支持PaddlePaddle团队。Imagination NNA目前可以支持所有主流AI框架,而对Paddle Lite引擎的支持意味着我们在这一领域的能力不断增强。

关于百度飞桨

飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完善的产业级深度学习平台,深度学习核心训练和推进框架、基础模型库、终端开发套件和丰富的工具组件。目前,飞桨累计开发者265万,服务企业10万家,基于飞桨开源深度学习平台产生了34万个模型。桨致力于开发人员快速实现AI想法,快速在线AI业务,为越来越多的行业完成AI能力,实现产业智能升级。更多信息请访问www.paddle.org.cn。

关于Imaginationtechnologies

Imagination是一家总部位于英国的公司,致力于建立半导体和软件知识产权(IP),使客户在竞争激烈的全球技术市场中获优艾设计网_设计客得足够的优势。公司的图形、计算、视觉、人工智能、连接技术能够实现出众的PPA(耗电、性能、面积)指标、安全性强、上市时间快、总体拥有成本更低(TCO)。基于Imagination的IP产品被世界上数十亿人用于手机、汽车、住宅和工作场所。ImaginationTechnologies于2017年被世界私募股权投资基金Canyon收购。更多信息,请访问www.imgtec.com。

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Imagination、PowerVR、Ensigma和Imagination Technologies徽标是Imagination Technologies Limited和/或其附属集团公司在英国和/或其他国家/地区的商标。所有其他徽标、产品、商标和注册商标均为其各自所有者的财产。

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

官方网站地址://www.padlepadle.org.cn

飞桨开源框架项目地址:

github://github.com/padle/padle/padle

gitps:///gite.com/padlepadle/padle:
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