FastBEV模型部署:BPU优化与算子替换策略

需积分: 0 0 下载量 9 浏览量 更新于2024-08-03 收藏 1.15MB PPTX 举报
本次汇报的PPT可能涉及的主题是关于FastBEV模型部署中的新技术研究,特别是围绕算法优化和板级连接的相关内容。李梦园的研究关注于如何利用BPU(板级单元)提高计算效率,与传统的CPU异构调度相结合。在这个过程中,配置文件(如01yaml)起着关键作用,它允许开发者指定算子的运行平台,比如将特定的OP(运算节点)硬编码在BPU上执行,提高性能并管理量化和反量化过程。 `node_info`字段用于控制节点的输入输出数据类型,将其设置为int16,并明确指定运算应在BPU上进行,通过定义一个名为"node_name"的对象,如: ```yaml node_info: node_name: ON: 'BPU' ``` 同时,删除节点功能也被提及,通过`remove_node_name`可以移除模型中的冗余或不必要的节点,但需要注意删除顺序对模型结构的影响。 技术细节部分,报告讨论了从2D到3D的深度估计和BEV(Bird's Eye View)检测,然后是视觉转换模块和gridsample算子的应用。gridsample算子在转换为ONNX格式时遇到兼容性问题,因为使用的torch版本过旧(1.10.0),而实际需要的是1.12及更高版本的支持。为解决这个问题,团队考虑通过算子替换策略来适应现有环境,即寻找等效的替代算子以确保模型能在预期的环境中正常运行。 另一个重点是GPU-docker环境的配置,目标是利用J5平台上的BEV模型示例,以便更好地理解和应用新技术。工作计划包括深化gridsample算子的理解和部署,以及探索GPU_docker的配置,这将有助于提升模型的性能和部署效率。 总结来说,这份汇报涵盖了一种高性能计算模型的设计与优化,特别是针对BPU的使用,以及在迁移和部署过程中遇到的技术挑战和解决方案。通过深入学习和实践,团队旨在提升模型在自动驾驶或类似领域的实时性能。