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后,双方合作又迈出新的一步

英国伦敦和中国北京,2021年2月1日– Imagination Technologies宣布:

在Imagination和百度飞桨(PaddlePaddle)的合作中,其IMGDNN API已集成到Paddle Lite中,丰富了全球开发者发展人工智能(AI)的生态系统。

Paddle Lite是百度深度学习框架的轻量化推理引擎,IMGDNN API使开发人员能够针对基于PowerVR架构的图形处理单元(GPU)和神经网络加速器(NNA)实现应用程序的最大性能。此举增加了Imagination硬件平台支持的框架数量,使开发人员能够更轻松地在异构系统(如包含CPU、GPU和NNA的系统)中运行AI应用程序。

例如,可以更容易地搭建一個“Imagination NNA+CPU”的异构计算系统,让开发者可以充分利用不同硬件的加速特性做更全方面的调度。

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。该代码已经被合入到Paddle Lite的Develop分支中,并将在下一个主要的稳定版本v2.8中呈现。相关使用教程欢迎到Paddle Lite的官方文档中查看:

https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/release-v2.8/demo_guides/imagination_nna.html

百度飞桨生态产品负责人表示:“很高兴看到飞桨(PaddlePaddle)在人工智能领域和Imagination合作。飞桨的Paddle Lite轻量化推理引擎可以全面支持多种类型的硬件、操作系统和AI模型,此次与Imagination的硬件成功集成,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。它经过硅谷验证,并已获准进入汽车、移动、AIoT和数据中心/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(PaddlePaddle)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、功能完备的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件与丰富的工具组件于一体。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。飞桨致力于帮助开发者快速实现AI想法,快速上线AI业务,为越来越多的行业完成AI赋能,实现产业智能化升级。更多信息请访问www.paddlepaddle.org.cn。

关于Imagination Technologies

Imagination是一家总部位于英国的公司,致力于打造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得足够优势。公司的图形、计算、视觉和人工智能以及连接技术可以实现出众的PPA(功耗、性能和面积)指标、强大的安全性、快速的上市时间和更低的总体拥有成本(TCO)。基于Imagination IP的产品被全球数十亿人用于他们的手机、汽车、住宅和工作场所。Imagination Technologies于2017年被全球私募股权投资基金Canyon Bridge收购。更多信息,请访问www.imgtec.com。

在Twitter、YouTube、LinkedIn、RSS、Facebook和Blog上关注Imagination。

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。

官网地址:https://www.paddlepaddle.org.cn

飞桨开源框架项目地址:

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle

飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite项目地址:

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/paddle-lite

来源:IT时代网

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