座舱红外摄像头深度学习模型部署详解:如何针对夜间低光照环境优化算子精度
简介:夜间红外数据的挑战 座舱监控系统(DMS/OMS)通常使用红外(IR)摄像头。在夜间或极低光照环境下,红外图像虽然能捕捉到关键特征(如眼睛、手部),但其整体像素值范围(动态范围)非常狭窄,且背景噪声相对较高。 当我们将浮点模型(FP3...
简介:夜间红外数据的挑战 座舱监控系统(DMS/OMS)通常使用红外(IR)摄像头。在夜间或极低光照环境下,红外图像虽然能捕捉到关键特征(如眼睛、手部),但其整体像素值范围(动态范围)非常狭窄,且背景噪声相对较高。 当我们将浮点模型(FP3...
在现代大型语言模型(LLMs)和基于 Transformer 架构的模型中,性能优化是提高服务吞吐量(QPS,Queries Per Second)的关键。其中一个最有效的策略是算子融合(Operator Fusion)。本文将深入探讨为什...
在 PyTorch 中,实现 C++ 风格的算子重载(Operator Overloading)对于创建灵活的、具有领域特定行为的自定义张量类型(如量化张量、稀疏张量或固定点张量)至关重要。 PyTorch 依赖其核心调度系统(Dispat...
在智能汽车座舱中,DMS(驾驶员监测系统)和手势识别是提升安全性和用户体验的关键技术。然而,在嵌入式硬件(如车载SoC)上,同时运行这两个复杂的视觉任务会带来巨大的计算压力和延迟。解决这一问题的核心在于模型架构优化与推理图算子融合。 算子融...
在 AI 模型推理阶段,提升速度的关键往往不在于计算本身的复杂度,而在于数据在存储介质(如GPU HBM)和计算单元(CUDA Core)之间传输的效率。算子融合(Operator Fusion)正是解决这一问题的核心技术,它通过将多个计算...
NVIDIA Nsight Systems (NSS) 是一个强大的系统级性能分析工具,它能够帮助开发者深入了解 GPU 和 CPU 之间的交互,以及 CUDA 算子(Kernel)的执行效率。对于深度学习应用而言,理解哪个算子耗时最长是性...
别再神话国产芯片:深度解析算子库生态对国产 GPU 落地限制的底层逻辑 近年来,国产GPU在硬件设计上取得了显著进步。然而,当讨论它们在深度学习或高性能计算(HPC)领域的实际应用时,人们往往忽略了一个致命的核心问题:算子库生态。算子库生态...
高通骁龙8295(通常集成在Snapdragon Cockpit平台)是为高性能AI计算设计的SoC,尤其擅长处理大模型(LLMs, Vison Transformers)推理任务。其核心优势在于集成的Hexagon NPU/DSP,但要充...