AXERA-TECH/ax-samples

해결하는 문제

이 프로젝트는 AXERA-TECH의 AI SoC(시스템 온 칩) 하드웨어에서 일반적인 딥러닝 모델을 실행하기 위한 참조 구현을 제공합니다. 오픈 소스 AI 알고리즘과 특수 엣지 컴퓨팅 하드웨어 간의 간극을 메워, 개발자가 빠르게 성능을 평가하고 배포를 위해 모델을 조정할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 저장소에는 특정 칩 아키텍처별로 정리된 C++ 소스 코드 예제가 포함되어 있습니다. 각 예제는 전처리, NPU(신경망 처리 장치) 추론, 후처리 및 결과 출력으로 이어지는 전체 파이프라인을 보여줍니다. 개발자는 CMake 기반의 크로스 컴파일을 사용하여 대상 하드웨어용 프로그램을 빌드하고, 제공된 모델 변환 도구 (Pulsar2)를 사용하여 NPU용 모델을 준비합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 AXERA-TECH 하드웨어를 사용하는 임베디드 시스템 엔지니어 및 AI 개발자를 위해 설계되었습니다. 엣지 디바이스, 자동차용 칩 또는 AXera-Pi Pro와 같은 개발 보드에서 컴퓨터 비전 및 딥러닝 모델을 배포해야 하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• AX650, AX637, AX630C, AX620Q, AX615, AX8860을 포함한 다양한 AXERA-TECH 칩을 지원합니다.
• 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션, 자세 추정 등 일반적인 작업을 위한 즉시 사용 가능한 코드가 포함되어 있습니다.
• 개발자가 특정 하드웨어에서의 모델 추론 속도를 평가할 수 있도록 구조화된 벤치마크 데이터를 제공합니다.
• 크로스 컴파일 및 Pulsar2 모델 툴체인과의 통합에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다.