FastBEV模型部署：BPU优化与算子替换策略

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。