DNNDK首次版本升级 1.10正式发布

深鉴自主研发的国内首款深度学习开发SDK——DNNDK (Deep Neural Network Development Kit) 自2017年10月17日发布后,受到业内的广泛关注,也收获了许多肯定。为进一步完善DNNDK软件生态、提高工具链易用性,深鉴DNNDK团队进行了大量的完善和改进工作,完成了第一次版本升级——DNNDK v1.10!本次升级后的开发包已在深鉴官方网站正式上线,欢迎点击下载体验: http://www.deephi.com/zh-cn/dnndk.html

升级背景

DPU(Deep-learning Processor Unit,深度学习专用处理器)是深鉴科技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计算加速平台,支持图像和视频的分类 (Classification)、分割 (Segmentation)、检测 (Detection)、跟踪 (Tracking),以及语音识别 (Speech Recognition) 等各种AI场景类应用需求。DPU有一套专门针对DNN (深度神经网络) 算法设计的优化指令集,可灵活高效地支持各种神经网络算法。

DNNDK™ (Deep Neural NetworkDevelopment Kit) 是深鉴科技面向AI异构计算平台DPU自主研发的原创深度学习开发SDK,涵盖了深度神经网络Inference阶段的模型压缩(包括剪枝和定点化)、编译优化和高效运行时支持等各种功能需求,为DPU平台深度学习应用开发和部署提供高效全栈式解决方案,DNNDK具有以下特色:
- 国内首款公开发布的深度学习SDK、引领人工智能技术研发趋势
- 业界领先的原创深度学习全栈式解决方案
- 自动化神经网络模型压缩、编译和运行时完整优化工具链支持
- 基于标准C/C++高级语言的轻量级编程APIs
- 简单易用、开发门槛低

DeePhi深度学习平台

DeePhi深度学习平台

2017年,DNNDK一经发布就受到了海内外的广泛关注,在深鉴官方网站上下载量达数千次,并且收到了大量来自美国、英国、意大利、日本、韩国、德国及中国大陆地区的试用申请,其中包括阿里巴巴人工智能实验室、Inter中国研究院、Facebook、韩国SK、TCL研究院、新加坡ST Engineering等知名公司,还有来自CMU、Stanford、清华大学、上海交通大学、北京航空航天大学、复旦大学等高校研究室的申请。同时我们也得到了很多使用反馈和改进建议,深鉴的技术团队投入了巨大的研发力量对SDK进行了较大的改进和完善,完成了DNNDK的第一次版本升级。我们的官方网站已正式开放DNNDK v1.10的下载链接。

DNNDK全球试用地区分布

DNNDK全球试用地区分布

DNNDK中国试用区域分布

DNNDK中国试用区域分布

更新内容

DNNDK本次版本升级的主要内容如下:
1. 改进了工具的易用性,实现对主流神经网络的一键式压缩和编译,避免了之前版本需要用户冗余的手动参与操作,极大地提高了用户的研发效率;
2. 在SDK的完备性方面,我们引入了新的运行时管理工具DExplorer和可视化性能分析工具DSight,可帮助用户便捷地管理DPU Runtime的运行模式,直观地查看应用运行在DPU的性能Profile结果;
3. 对DNNDK进行了诸多的优化和改进,实现了更优的网络层融合策略、更有效的内存复用算法、更低开销的DPU运行时调度策略等;
4. 修复用户在使用DNNDK过程中发现的一系列bug;
5. 版本升级过程中我们尽最大可能保持了版本向前兼容,用户基于老版SDK开发的项目可以无缝地切换到新版本下。

DSight性能分析工具

DSight性能分析工具

本次更新主要集中在完善DNNDK软件生态和提高工具链易用性,未来DNNDK将会持续更新并迎来一次重大的版本升级,欢迎关注我们的微信公众平台和官方网站获取最新相关消息。点击http://www.deephi.com/zh-cn/dnndk.html 下载DNNDK最新版本,在试用过程中,您可以将相关问题或建议发送至我官方邮箱 dnndk@deephi.tech