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Antmicro开源基板支持多款NVIDIA Jetson模块

这款开源基板由Antmicro设计,支持NVIDIA Jetson Nano、Xavier NX和TX2 NX系统级模块(SoM)。基板通过FFC连接器支持多达4个MIPI CSI-2摄像头,集成千兆以太网、USB-C、HDMI、DisplayPort和M.2等接口。设计文件采用KiCad维护,并提供详细文档和Linux补丁,便于开发者进行定制。该项目为嵌入式AI和计算机视觉应用提供了灵活的硬件平台。

TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库,提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例,覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧,为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库
GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络
TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法,支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本,并包含详细教程和常见问题解答,方便用户快速入门。
ACE - 革命性AI技术套件 为数字人物赋予生命
GithubNVIDIA ACE开源项目微服务数字人生成式AI语音识别
NVIDIA ACE是一套用于创建数字人物的AI技术集。它集成了语音识别、文本翻译和语音合成等先进模型和微服务。ACE支持云端和本地灵活部署,适用于游戏NPC和客服助手等场景。该技术注重安全性和一致性,并提供详细文档,助力开发者构建新一代数字人物应用。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库,通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案,TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍,峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施,TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能,为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
android-nn-driver - Arm NN驱动,Android神经网络API的开源实现
AndroidArm NNGithubNNAPI开源项目神经网络驱动程序
android-nn-driver是一个开源项目,为Android神经网络API提供Arm NN驱动实现。它支持基于HIDL的android.hardware.neuralnetworks@1.0到1.3版本HAL,适用于Android 11及更早版本。项目提供丰富的操作和配置支持,包括集成指南和FAQ文档。采用MIT许可证,支持社区贡献。值得注意的是,Android 12及以上版本已不再使用HIDL,转而采用AIDL。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
open-source-rover - 开源火星探测器项目 启发青少年科技创新
GithubJPL Open Source Rover开源项目教育工具机器人火星探测
JPL开源火星探测器项目提供缩小版六轮火星车设计,使用现成零件制作。该项目适合机械、软件、电子和机器人爱好者学习,也可用于崎岖地形研究。探测器采用摇臂悬架和六轮阿克曼转向等关键技术,由树莓派控制,具有高度可定制性。预算约1600美元,为爱好者提供富有教育意义的机器人实践机会。
Embedded-Neural-Network - 深度神经网络压缩与加速技术综述
Github剪枝开源项目模型量化硬件加速器神经网络压缩稀疏化
Embedded-Neural-Network项目汇集了减小深度神经网络模型大小和加速ASIC/FPGA应用的前沿研究。内容涵盖网络压缩、硬件加速等领域,包括参数共享、知识蒸馏、定点训练、稀疏正则化和剪枝等技术。项目还整理了相关教程和重要会议论文。
tiny-gpu - 简化GPU实现深入解析并行计算原理
GPUGithub内存并行化开源项目指令集架构
tiny-gpu是一个精简的GPU实现项目,旨在帮助学习者理解GPU工作原理。该项目聚焦通用GPU和机器学习加速器的核心原理,包括架构设计、SIMD并行化和内存管理。通过Verilog实现、架构文档和矩阵运算示例,tiny-gpu简化了复杂概念,使学习者能从底层理解现代硬件加速器的关键要素。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
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