Đây là ứng dụng Windows có tên AIMET, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng Version2.14.0sourcecode.zip. Có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên AIMET với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
MỤC ĐÍCH
SỰ MIÊU TẢ:
Trung tâm Đổi mới Qualcomm (QuIC) đi đầu trong việc cho phép suy luận năng lượng thấp ở vùng biên thông qua nghiên cứu tiên phong về hiệu suất mô hình. QuIC có sứ mệnh giúp di chuyển hệ sinh thái sang suy luận điểm cố định. Với mục tiêu này, QuIC giới thiệu Bộ công cụ hiệu quả mô hình AI (AIMET) - một thư viện cung cấp các kỹ thuật nén và lượng tử hóa nâng cao cho các mô hình mạng thần kinh được đào tạo. AIMET cho phép các mạng thần kinh chạy hiệu quả hơn trên các bộ tăng tốc phần cứng AI điểm cố định. Suy luận lượng tử nhanh hơn đáng kể so với suy luận dấu phẩy động. Ví dụ: các kiểu máy mà chúng tôi chạy trên Qualcomm® Hexagon™ DSP thay vì trên CPU Qualcomm® Kryo™ đã giúp tăng tốc từ 5 đến 15 lần. Ngoài ra, kiểu máy 8 bit cũng có dung lượng bộ nhớ nhỏ hơn gấp 4 lần so với kiểu máy 32 bit. Tuy nhiên, thông thường khi định lượng một mô hình học máy (ví dụ: từ dấu phẩy động 32 bit thành giá trị điểm cố định 8 bit), độ chính xác của mô hình sẽ bị hy sinh.
Tính năng
- Cân bằng các thang đo trọng lượng để giảm sự thay đổi biên độ giữa các kênh
- Kỹ thuật tensor-decomposition để tách một lớp lớn thành hai lớp nhỏ hơn
- Sửa lỗi thay đổi trong đầu ra lớp được giới thiệu do lượng tử hóa
- Loại bỏ các kênh đầu vào dư thừa khỏi một lớp và tái tạo lại các trọng số của lớp
- Sử dụng mô phỏng lượng tử hóa để đào tạo mô hình hơn nữa để cải thiện độ chính xác
- Tự động chọn mức độ nén từng lớp trong mô hình
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/aimet.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.