DLPrimitives
本项目旨在为深度学习和推理提供跨平台的OpenCL工具。
如今，大多数深度学习训练都在使用闭源CUDA和CUDNN库的NVIDIA GPU上进行。 使用AMD或Intel GPU要么具有挑战性，要么几乎不可能。 例如：AMD提供了ROCm平台，但目前还没有支持RDNA平台（自发布以来已超过一年）， 也不支持APU，也不支持Linux以外的任何操作系统。
目标
- 创建一个开源、跨平台的深度学习基元库，类似于cuDNN或MIOpen，支持多种GPU架构。
- 创建一个依赖最小化的推理库，用于在任何现代GPU上进行高效推理，类似于TensorRT或MIGraphX。
- 创建一个极简的深度学习框架，作为功能和性能的概念验证。
- 与现有的大规模深度学习项目（如PyTorch、TF、MXNet）集成，使得与供应商无关的开源OpenCL API成为深度学习的一等公民。
请注意，这仅仅是进行中的工作 - 处于初步阶段。
初步框架集成
与现有框架的集成：
-
Pytorch，（几乎）独立的OpenCL后端项目：
-
Caffe-OpenCL，通过使用dlprimitives提高性能：
与ONNX集成
ONNX模型加载和推理已在以下imagenet网络上进行了测试：
- Pytorch，opsets 9、11、13：
alexnet、vgg16、resnet18、resnext50_32x4d、wide_resnet50_2、efficientnet_b0、efficientnet_b4、regnet_y_400mf、squeezenet1_0、mobilenet_v2、densenet121 - MXNet：
vgg11_bn、alexnet、mobilenetv2_0.25、mobilenet0.25、densenet121、resnet18_v1、squeezenet1.0 - Tensorflow，有限的初步支持，通道优先：
resnet50、densenet121
文档
发布于 http://dlprimitives.org/docs/
功能矩阵
| 操作符 | 特性 | 备注 |
|---|---|---|
| Softmax | Softmax、LogSoftmax | |
| NLLLoss | ||
| MSELoss | ||
| SoftmaxWithLoss | ||
| Elementwise | ax+by、max(ax,by)、ax*y、广播 | |
| Concat | ||
| Slice | ||
| Pooling2D | 最大值、平均值 | |
| GlobalPooling | 最大值、平均值 | 仅2D |
| GlobalAvgPool2d | ||
| InnerProduct | ||
| BatchNorm | ||
| Reshape | ||
| Squeeze | ||
| Flatten | ||
| Threshold | ||
| Hardtanh | ||
| Abs | ||
| Parameter | 实用工具 | |
| Reduction | 求和、均值、平方和、L1 | |
| Convolution2D | GEMM、Winograd、深度可分离 | |
| TransposedConvolution2D | GEMM、Winograd、深度可分离 | |
| Activation | relu、sigmoid、tanh、relu6 |
求解器：SGD、Adam
已测试的GPU
| 设备 | 厂商 | 备注 |
|---|---|---|
| RX 6600XT | AMD | ROCr |
| RX 560 | AMD | 16cu型号，ROCm、PAL、Clover |
| HD 530 | Intel | i5-6600，NEO驱动程序 |
| GTX 960 | NVIDIA | |
| GTX 1080 | NVIDIA | |
| RTX 2060S | NVIDIA | |
| MaliG52 MC2 | ARM | 性能尚未优化 |
| M1 Max | Apple | 32核心型号 |
在Windows上测试的设备：AMD RX 560、NVIDIA GTX 960。
在macOS上测试的设备：Apple M1 Max。
其他功能
- 用于推理的网络对象
- ONNX到DLPrimitives模型转换器
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