如何通过模型分片技术将大型视觉模型跨核心部署在智能座舱的不同算力单元上
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
PyTorch 默认使用 NCHW (Batch, Channels, Height, Width) 内存布局,这是一种从科学计算历史遗留下来的传统格式。然而,对于现代视觉模型,尤其是在利用 NVIDIA Tensor Core 或其他高度...