AXERA-TECH/ax-samples

解決する課題

このプロジェクトは、AXERA-TECH の AI SoC（システムオンチップ）ハードウェア上で一般的なディープラーニングモデルを実行するためのリファレンス実装を提供します。オープンソースの AI アルゴリズムと特殊なエッジコンピューティングハードウェアの間のギャップを埋め、開発者が迅速にパフォーマンスを評価し、デプロイ用にモデルを適応させることを可能にします。

仕組み

このリポジトリには、特定のチップアーキテクチャごとに整理された C++ ソースコードの例が含まれています。各例は、前処理、NPU（ニューラルネットワーク処理ユニット）推論、後処理、結果出力という完全なパイプラインを示しています。開発者は CMake ベースのクロスコンパイルを使用してターゲットハードウェア用にこれらのプログラムをビルドし、提供されているモデル変換ツール (Pulsar2) を利用して NPU 用のモデルを準備します。

対象読者

このプロジェクトは、AXERA-TECH ハードウェアを使用する組み込みシステムエンジニアや AI 開発者向けに設計されています。エッジデバイス、車載チップ、または AXera-Pi Pro などの開発ボード上でコンピュータビジョンやディープラーニングモデルをデプロイする必要がある方に最適です。

ハイライト

• AX650、AX637、AX630C、AX620Q、AX615、AX8860 を含む、幅広い AXERA-TECH チップをサポート。
• 画像分類、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定などの一般的なタスク向けのすぐに使えるコードが含まれています。
• 開発者が特定のハードウェア上でのモデル推論速度を評価するのに役立つ、構造化されたベンチマークデータを提供します。
• クロスコンパイルおよび Pulsar2 モデルツールチェーンとの統合に関する包括的なドキュメントを提供します。