Dies ist die Windows-App namens MACE, deren neueste Version als v1.1.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations betrieben werden.
Laden Sie diese App namens MACE with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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MACE
BESCHREIBUNG
Mobile AI Compute Engine (oder kurz MACE) ist ein Deep-Learning-Inferenz-Framework, das für mobiles heterogenes Computing auf Android-, iOS-, Linux- und Windows-Geräten optimiert ist. Die Laufzeit wurde mit NEON, OpenCL und Hexagon optimiert, und der Winograd-Algorithmus wurde eingeführt, um Faltungsoperationen zu beschleunigen. Die Initialisierung ist ebenfalls optimiert, um schneller zu sein. Chipabhängige Energieoptionen wie big.LITTLE-Planung, Adreno-GPU-Hinweise sind als erweiterte APIs enthalten. Die UI-Reaktionsgarantie ist manchmal obligatorisch, wenn ein Modell ausgeführt wird. Ein Mechanismus wie das automatische Aufteilen des OpenCL-Kernels in kleine Einheiten wird eingeführt, um eine bessere Präemption für die UI-Rendering-Aufgabe zu ermöglichen. Die Speicherzuweisungsoptimierung auf Diagrammebene und die Wiederverwendung von Puffern werden unterstützt. Die Kernbibliothek versucht, minimale externe Abhängigkeiten beizubehalten, um den Speicherbedarf der Bibliothek klein zu halten.
Eigenschaften
- Seit Beginn der Konstruktion hat der Modellschutz höchste Priorität
- Es werden verschiedene Techniken eingeführt, wie das Konvertieren von Modellen in C++-Code und wörtliche Verschleierungen
- Gute Abdeckung der neuesten Qualcomm-, MediaTek-, Pinecone- und anderer ARM-basierter Chips
- Die CPU-Laufzeit unterstützt Android, iOS und Linux
- TensorFlow-, Caffe- und ONNX-Modellformate werden unterstützt.
- Laufzeitoptimierung mit NEON, OpenCL und Hexagon
Programmiersprache
C + +
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/mace.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
