国内首款公开发布的深度学习SDK——基于深鉴科技DNNDK的DP-

mtk1625 · 发表于 2018-6-20 14:22:23

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[paragraph]人工智能是一个高度复杂的领域，不仅广，而且细，想要入门不易。但是如果你恰好有一个与你技能相匹配的开发平台，那想要切入AI领域无疑会事半功倍。DNNDK（Deep Neural Network Development Kit）是深鉴科技推出的一个面向 AI 异构计算平台DPU（Deep-Learning Processor Unit）自主研发的原创深度学习 SDK，涵盖了神经网络推理阶段模型压缩、编译优化和高效运行时支持等各种功能需求，基于标准 C/C++高级语言的轻量级编程 APIs开发，是为 DPU 平台各种深度学习应用开发和部署提供的一套高效全栈式解决方案。
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深鉴科技深度学习平台堆栈

虽然上面只是很简短的一段话，但里面涵盖的信息量巨大，比如，DNNDK SDK如何使用，有什么限制条件？你知道目前哪些平台可以看做是深鉴科技认可的DPU吗？模型压缩又是怎么回事，会影响到模型的精准度吗？编译优化又是怎么回事？只需要了解C/C++即可？全栈式解决方案是否真正能高效解决AI的开发等等问题？不用着急，这些疑问将会在文章中一一解答。
DNNDK SDK
DNNDK SDK包含两部分，一部分是安装在PC主机上，官方推荐是需要配有英伟达GPU的电脑，主要用于网络模型的压缩；一部分是安装在DPU平台的开发板上，可以实现编译优化以致后续在开发平台上进行边缘推理计算。DPU直译过来就是深度学习单元，其具备一套深鉴科技开发的专门针对深度神经网络算法设计的优化指令集，是为解决深度学习类应用重计算负载需求专门优化和设计的加速计算平台。目前来看，深鉴科技会在今年推出自己的DPU，也就是为这个DNNDK SDK准备的专用平台。
而在此之前，所谓的DPU平台囊括了深鉴科技已经适配过的搭载Xilinx的一些FPGA/SoC系列，与纯FPGA最大的不同是它同时需要具备ARM架构的处理器，可以配套Linux内核系统，而这也是DPU平台的一个硬条件，它需要在Linux系统下安装DNNDK驱动来实现全栈式的解决方案。目前官方认证可以实现DNNDK的平台有： ZYNQ-7020，ZU2， ZU3， ZU9，KU115，差不多全是Xilinx的开发平台。在当下，深鉴科技还没有自己的DPU平台前，想要了解DNNDK SDK只能在Xilinx的平台上测试，笔者手上倒是拿到了深鉴主推的一块基于Xilinx Zynq-7020 SoC的开发板DP-8000，一起来了解下吧。
DP-8000开发板
DP-8000开发板是深鉴科技推出的基于DNNDK开发包的DPU平台，采用Xilinx XC7Z020-2CLG400I SoC，提供了嵌入式开发环境的常用特性，包括DDR3、Flash、USB、HDMI、ETH、SD、CAN、UART、JTAG 、GPIO等。
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DP-8000开发板特性：

[li]ZYNQ XC7Z020-2CLG400I器件[/li][li]1GB DDR3颗粒内存（2片256Mb x 16颗粒）[/li][li]4Gb NAND Flash存储[/li][li]USB 2.0接口[/li][li]HDMI 1.3发送接口[/li][li]10/100/1000三速自适应网口[/li][li]SD卡接口[/li][li]CAN总线接口[/li][li]UART接口（板卡包含UART转USB PHY，以USB接口对外呈现）[/li][li]JTAG接口[/li][li]时钟源（33.333MHz单端给PS，50MHz单端给PL）[/li][li]DC-JACK电源插座（5V/2A）[/li][li]电源拨动开关[/li][li]GPIO[/li][li] -- 8个PL使用的LED[/li][li] -- 一个双排GPIO排针[/li][li] -- 2个FFC排座[/li][li] -- 2个启动模式选择拨码开关[/li][li]复位按键[/li][li] -- SRST_B PS复位按键[/li][li] -- POR_B PS复位按键[/li][li]启动方式[/li][li] -- JTAG[/li][li] -- SD卡[/li][li] -- NAND FLASH[/li]