Il s'agit de l'application Windows nommée MACE dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v1.1.1.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée MACE avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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MACE
DESCRIPTION
Mobile AI Compute Engine (ou MACE en abrégé) est un cadre d'inférence d'apprentissage en profondeur optimisé pour l'informatique mobile hétérogène sur les appareils Android, iOS, Linux et Windows. Le temps d'exécution est optimisé avec NEON, OpenCL et Hexagon, et l'algorithme Winograd est introduit pour accélérer les opérations de convolution. L'initialisation est également optimisée pour être plus rapide. Les options d'alimentation dépendant de la puce comme la programmation big.LITTLE, les conseils GPU Adreno sont inclus en tant qu'API avancées. La garantie de réactivité de l'interface utilisateur est parfois obligatoire lors de l'exécution d'un modèle. Un mécanisme tel que la décomposition automatique du noyau OpenCL en petites unités est introduit pour permettre une meilleure préemption pour la tâche de rendu de l'interface utilisateur. L'optimisation de l'allocation de mémoire au niveau du graphique et la réutilisation de la mémoire tampon sont prises en charge. La bibliothèque principale essaie de conserver un minimum de dépendances externes pour limiter l'encombrement de la bibliothèque.
Comment ça marche
- La protection du modèle est la priorité absolue depuis le début de la conception
- Diverses techniques sont introduites comme la conversion de modèles en code C++ et les obfuscations littérales
- Bonne couverture des récentes puces Qualcomm, MediaTek, Pinecone et autres ARM
- L'exécution du processeur prend en charge Android, iOS et Linux
- Les formats de modèles TensorFlow, Caffe et ONNX sont pris en charge.
- L'exécution est optimisée avec NEON, OpenCL et Hexagon
Langage de programmation
C + +
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/mace.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
