СПОСОБЫ РАЗРАБОТКИ БИБЛИОТЕКИ ИМПОРТА СТРУКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ФОРМАТА NNEF ДЛЯ СТАНДАРТА OPENVX
Аннотация
Существует множество фреймворков для построения, обучения и исполнения нейронных сетей. Каждый из них предлагает свой формат для хранения архитектуры сети. В работе рассмотрены два фреймворка: Caffee и Torch. Они предлагают следующие форматы для хранения архитектуры нейронных сетей: Google Protocol Buffer (protobuf) и встроенный формат Torch соответственно. Существование разных форматов приводит к сложностям портиро-вания нейронных сетей на конечные устройства разных производителей. Чтобы устранить эти неудобства, разработчиками Khronos был предложен универсальный формат NNEF, который должен стать посредником между фреймворками и проприетарными низкоуровневыми библиотеками. Формат NNEF позволяет хранить описание нейронной сети с помощью вычислительного графа. Были исследованы два основных подхода разработки библиотеки импорта (парсинга) нейронных сетей формата NNEF: online- и offline-парсинг. Для каждого из подходов обозначены достоинства и недостатки, которые помогут разработчикам выбрать подход к разработке NNEF-парсера. Основным преимуществом offline-парсера является его простота для отладки, а online-парсера - низкая вычислительная сложность.
Об авторах
К. В. Панфилова
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия
Россия
аспирант, кафедра ВМ-1, 124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7;
инженер, 124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2
Д. В. Воротнев
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия
Россия
студент, кафедра ВМ-1, 124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7;
инженер, 124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2
Р. В. Голованов
АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия
Россия
к.ф.-м.н., ведущий инженер
124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2
С. В. Умняшкин
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»
Россия
Россия
д.ф.-м.н., профессор, кафедра ВМ-1
124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7
И. О. Шаронов
АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия
Россия
магистр, ведущий инженер
124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2
Список литературы
1. Crevier D. AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence. In: D. Crevier, ed. New York, Basic Books, 1993, 400 p.
2. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics: perceptrons and the theory of brain mechanisms. Spartan Books, 1962, 616 p.
3. Rojas R. Neural Networks: A Systematic Introduction. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 1996, 502 p.
4. Jia Y. at al. Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia, 2014, pp. 675–678.
5. Google. Protocol Buffers. Available at: https://developers.google.com/protocol-buffers/ (accessed 11.05.2018)
6. Khronos. The OpenVX Specification. Available at: https://www.khronos.org/registry/OpenVX/specs/1.2/html/index.html (accessed 11.05.2018)
7. Khronos. OpenVX Neural Network Extension Available at: https://www.khronos.org/registry/OpenVX/extensions/neural_network_1.2/html/index.html (accessed 11.05.2018)
8. Khronos Group. NNEF Parser. Available at: https://github.com/KhronosGroup/NNEF-Tools (accessed 11.05.2018)
9. Devices A.M. Inference Generator. Available at: https://github.com/GPUOpen-ProfessionalCompute-Libraries/amdovx-modules (accessed 11.05.2018)
10. Khronos. Neural Network Exchange Format. Available at: https://www.khronos.org/registry/NNEF/specs/1.0/nnef-1.0.html (accessed 11.05.2018)
Рецензия
Для цитирования:
Панфилова К.В., Воротнев Д.В., Голованов Р.В., Умняшкин С.В., Шаронов И.О. СПОСОБЫ РАЗРАБОТКИ БИБЛИОТЕКИ ИМПОРТА СТРУКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ФОРМАТА NNEF ДЛЯ СТАНДАРТА OPENVX. Вопросы радиоэлектроники. 2018;(8):112-119. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2018-8-112-119
For citation:
Panfilova K.V., Vorotnev D.V., Golovanov R.V., Umnyashkin S.V., Sharonov I.O. IMPORT LIBRARY DEVELOPMENT APPROACH FOR NEURAL NETWORKS IN NNEF FORMAT FOR OPENVX STANDARD. Issues of radio electronics. 2018;(8):112-119. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2018-8-112-119
Просмотров: 181
Послать статью по эл. почте 
