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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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：

1. GPU：如NVIDIA的TensorRT，支持在GPU上进行高效的推理加速。
2. Vitis AI：Xilinx提供的用于FPGA的AI推理优化工具。
3. DSP：数字信号处理器，常用于音频和通信领域的信号处理。
4. NNIE：华为提供的Neural Network Inference Engine，用于其Ascend AI处理器。
5. 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。
6. OpenVINO：英特尔提供的跨架构的深度学习部署工具套件。
7. Tengine：一个轻量级的推理引擎，支持多种硬件平台。
8. SNPE：高通提供的用于其骁龙处理器的神经网络处理引擎。
9. GraphCore：用于GraphCore智能处理单元（IPU）的推理引擎。
10. 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。