Vitis-AI

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近年来，深度学习框架的快速发展使得人工智能应用领域取得了巨大的进步。其中，Caffe框架以其简单易用、高效快速的特点受到了广泛关注和应用。

本文将会详细介绍关于DPU Fingerprint的相关内容，并提供此类校验失败问题的检查手段和解决方案。

Vitis AI 优化器加速技术

由 yangyf000 提交于周三, 11 十月 2023 - 17:33

Vitis AI Optimizer支持对神经网络模型进行最优化

深度学习处理器 (DPU) 是一个专为深度神经网络而优化的可编程引擎。它由一组可参数化的 IP 核组成

本文档涵盖了以下设计进程：机器学习和数据研究——将机器学习模型从 PyTorch、TensorFlow

VCK5000在vitis ai 3.0对应的shell版本为xilinx-vck5000-gen4x8-qdma-base_2

由 judy 提交于周一, 6 二月 2023 - 09:34

本项目主要是设计AI加速器，利用Xilinx的CDMA加载权重，输入到PL区的Block Ram

本文以vitis-ai-pytorch环境为例，描述了Inspector的用法并给出示例。

由 guanxiao_505740 提交于周一, 28 十一月 2022 - 17:05

Vitis-AI在边缘计算设备的AI全栈部署框架中扮演了编译器端与后端的角色，接收前端 DNN 框架训练后的网络参数IR

由 judy 提交于周三, 9 十一月 2022 - 17:13

本篇博客记录移植yolov5模型的整个过程