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NVIDIA Jetson支持的神经网络加速的量化工具、技术
NVIDIA Jetson 是专为边缘计算和嵌入式系统设计的高性能计算平台，它支持多种深度学习模型的部署和推理。对于神经网络加速的量化平台，Jetson 支持以下技术和工具：
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TensorRT：TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个深度学习推理优化器和运行时库，它支持各种 GPU 加速器，包括 Jetson 系列。TensorRT 可以对深度学习模型进行优化，包括层融合、精度降低（如从 FP32 到 INT8）等，以提高推理速度和降低内存占用。TensorRT 支持量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ），以实现模型的高效部署。
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jetson-inference：这是一个开源项目，为 NVIDIA Jetson 设备提供了深度学习推理和实时视觉的 DNN 库。它使用 TensorRT 在 GPU 上运行优化的网络，支持 C++ 和 Python 编程，并使用 PyTorch 进行模型训练。
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Deep Learning Accelerator (DLA)：NVIDIA Jetson Orin 等平台包含第二代 DLA，这是一个专用的深度学习推理引擎，可以提供显著的 AI 算力。DLA 支持量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ），以实现在 DLA 上的高效推理。
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cuDNN：CUDA 深度神经网络库（cuDNN）是 NVIDIA 提供的一个原语库，用于在 GPU 上加速深度神经网络。它支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、Caffe、PyTorch 等，并且可以通过 cuDNN 进行模型的优化和加速。
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PyTorch Quantization：NVIDIA 还提供了 PyTorch 量化工具包，用于量化 PyTorch 模型。这个工具包支持量化感知训练和后训练量化，可以帮助开发者在 Jetson 平台上部署量化模型。
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PPQ：由商汤 HPC 团队开发的量化框架 PPQ，支持多个硬件后端平台的量化模拟与部署，并在此基础上抽象出一套完整的量化框架设计。
使用这些工具和平台，开发者可以在 Jetson 设备上进行神经网络的量化模拟、训练、优化和部署，以实现高效的深度学习推理。
多个硬件后端平台？
"多个硬件后端平台"指的是PPQ量化框架支持在多种不同的硬件和计算平台上进行量化模拟和部署。这些平台包括但不限于：
- GPU：如NVIDIA的TensorRT，支持在GPU上进行高效的推理加速。
- Vitis AI：Xilinx提供的用于FPGA的AI推理优化工具。
- DSP：数字信号处理器，常用于音频和通信领域的信号处理。
- NNIE：华为提供的Neural Network Inference Engine，用于其Ascend AI处理器。
- TVM：一个开源的机器学习编译器框架，可以跨多种硬件后端部署模型。
- OpenVINO：英特尔提供的跨架构的深度学习部署工具套件。
- Tengine：一个轻量级的推理引擎，支持多种硬件平台。
- SNPE：高通提供的用于其骁龙处理器的神经网络处理引擎。
- GraphCore：用于GraphCore智能处理单元（IPU）的推理引擎。
- Metax：用于MediaTek APU（AI处理器）的推理引擎。
PPQ通过支持这些不同的硬件后端平台，使得开发者可以在多种硬件上进行模型的量化和部署，从而实现跨平台的模型优化和推理加速。PPQ的这种灵活性和可扩展性，使其成为一个强大的工具，可以帮助开发者在不同的硬件平台上实现高效的AI模型部署。