이것은 최신 릴리스를 1.28.1sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있는 AIMET라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 AIMET라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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아이메트
기술
Qualcomm 혁신 센터(QuIC)는 선구적인 모델 효율성 연구를 통해 에지에서 저전력 추론을 구현하는 데 앞장서고 있습니다. QuIC는 생태계를 고정 소수점 추론으로 마이그레이션하는 데 도움을 주는 사명을 가지고 있습니다. 이 목표를 위해 QuIC는 훈련된 신경망 모델에 고급 양자화 및 압축 기술을 제공하는 라이브러리인 AIMET(AI Model Efficiency Toolkit)를 제공합니다. AIMET를 사용하면 신경망이 고정 소수점 AI 하드웨어 가속기에서 보다 효율적으로 실행될 수 있습니다. 양자화 추론은 부동 소수점 추론보다 훨씬 빠릅니다. 예를 들어, Qualcomm® Kryo™ CPU가 아닌 Qualcomm® Hexagon™ DSP에서 실행한 모델은 5배에서 15배의 속도 향상을 가져왔습니다. 또한 8비트 모델은 4비트 모델에 비해 메모리 공간이 32배 더 작습니다. 그러나 기계 학습 모델을 양자화할 때(예: 32비트 부동 소수점에서 8비트 고정 소수점 값으로) 종종 모델 정확도가 희생됩니다.
기능
- 가중치 텐서를 균등화하여 채널 간 진폭 변동 감소
- 큰 레이어를 두 개의 작은 레이어로 분할하는 텐서 분해 기술
- 양자화로 인해 도입된 레이어 출력의 이동을 수정합니다.
- 레이어에서 중복 입력 채널을 제거하고 레이어 가중치를 재구성합니다.
- 정확도를 향상시키기 위해 양자화 시뮬레이션을 사용하여 모델을 추가로 훈련
- 모델의 각 레이어를 얼마나 압축할지 자동으로 선택합니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/aimet.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
