“硬件生态共创计划”成果为人工智能开发者和SoC设计者提供增强支持
为支持此次发布，双方将于9月28日为希望使用Model Zoo资源的开发人员和系统应用厂商举办“PowerVR+飞桨Model Zoo模型部署实战”研讨会。
2022年5月，在WAVE SUMMIT⁺ 2022深度学习开发者峰会上，飞桨携手Imagination及多家合作伙伴共同发起“硬件生态共创计划”，双方将飞桨软件的先进算法和灵活性与Imagination异构AI加速器内核的高性能计算能力相结合，基于双方在人工智能等领域多年来积累的资源，合作进展迅速并快速地形成了多款经验证可用模型，包括图像分类任务的EfficientNet模型、图像分割任务的HRNet模型、物体检测任务的PP-YOLOE模型等。模型支持芯片和应用程序开发人员为一系列基于深度学习的实施，创建联合优化的解决方案。
项目链接：
https://github.com/imaginationtech/PaddlePaddle_Model_zoo
Imagination和飞桨于9月28日举办的“PowerVR+飞桨Model Zoo模型部署实战”研讨会，将提供全面了解人工智能的新资源，包括在Imagination硬件上部署飞桨模型的端到端工作流程。来自飞桨的工程师将分享飞桨PaddelClas图像分类开发套件的全景图并重点介绍EfficientNet的结构和性能，以及推理模型的导出和TVM IR转换。来自Imagination的工程师则从硬件部署优化的角度分享如何在Imagination硬件平台上部署深度学习应用，同时还将基于集成了紫光展锐T710芯片的BU99开发板进行demo演示。
关于飞桨模型套件PaddleClas
PaddleClas是一个提供了从数据处理、模型准备、模型优化、到预测部署全流程工具的图像分类开发套件。它提供了37个系列，230+个高性能图像分类预训练模型，其中包括10万分类预训练模型、PP-HGNet、PP-LCNet等明星模型，以及SSLD知识蒸馏等先进算法优化策略，可被广泛应用于高阶视觉任务。轻量图像分类方案PULC，覆盖人、车、OCR方向九大任务高频应用。轻量级图像识别模型PP-ShiTu，综合了目标检测、图像分类、度量学习、图像检索等多重技术，能够完美解决小样本、高相似、多类别等产业落地难点，CPU上仅需0.2s轻松识别十万类，且十分简单易用，极大地降低开发门槛，辅助产业及科研领域快速解决多类别、高相似度、小样本等业界难点。
更多信息，请访问：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
关于Imagination Technologies
Imagination是一家总部位于英国的公司，致力于打造半导体和软件知识产权（IP），使客户在竞争激烈的全球技术市场中获得足够优势。公司的图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）和人工智能（AI）技术可以实现出众的PPA（功耗、性能和面积）指标、快速的上市时间和更低的总体拥有成本（TCO）。基于Imagination IP的产品被全球数十亿人用于他们的手机、汽车、住宅和工作场所。
更多信息，请访问：
https://www.imaginationtech.com/
关于PowerVR
PowerVR是Imagination Technologies公司旗下的图形处理器架构，创建至今已有30年。PowerVR图形处理器（GPU）系列在技术能力、路线图广度和生态系统方面处于市场领先地位，为移动和嵌入式GPU设定了基准。PowerVR通过分块延迟渲染（TBDR）技术实现的效率确保了最低的带宽使用率和最短的每项任务处理周期，所有这些都确保了高性能效率和最低的每帧功耗。设计用于加速特定神经网络应用程序的PowerVR神经网络加速器（NNA）为智能边缘设备提供强大的效率和性能。
关于Workshop中
所使用的亮衡BU99开发板
BU99开发板是亮衡科技开发的基于紫光展锐UDS710高性能AI芯片设计的B100_A模组为核心的AI开发板，该款AI芯片集成了IMG 9440 GPU IP以及IMG 2NX NNA神经网络加速器IP，算力最大支持3.2TOPs(INT 8)。B100_AAI模组的核心功能通过该开发板的外围接口开放出来，方便用户快速的接入使用。可广泛应用于对图像处理、实时性要求较高的应用场景。如人脸识别、智能机器人、智能驾驶、智能零售、智能支付、智能医疗、智慧教育、安防监控等设备和行业。
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