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HistogramObserver是地平线插件中的量化观测器,通过构建直方图统计张量数值分布,支持多种量化参数计算方法(如MSE、KL散度、百分位等)。其核心流程分为直方图收集(动态扩展边界)和量化计算两阶段,优势在于保留完整分布信息、多卡校准一致,但内存占用较高。相比MinMaxObserver(仅记录极值)和MSEObserver(在线搜索),HistogramObserver更灵活且抗离群值
7月19日,由中国下一代教育基金会主办,中国平安、地平线公益支持的青少年科技素养提升计划科技燃梦科普活动——解码智驾芯片黑科技在北京地平线顺利开展。
本文作为前序J6平台QAT精度调优教程的补充,总结地平线J6系列工具链QAT训练环节的各类典型异常问题以及定位解决的流程和思路。
本文介绍了Transformer算法在地平线计算芯片上的性能优化策略。针对Transformer部署中的计算量大、延迟高等问题,提出了6种优化方法:1)优化Softmax计算维度以提高并行度;2)调整输入张量Shape减少BPU硬件对齐耗时;3)优化数据搬运算子(Reshape/Transpose);4)使用QAT封装算子避免显式Transpose;5)用四维算子替代三维算子发挥BPU优势;6)使
摘要: 本文针对AI模型在地平线工具链编译失败的问题,指出核心原因在于ONNX模型中存在自定义算子(Custom Operator)。由于工具链需要静态编译,无法支持自定义算子,这与支持解释执行或插件扩展的运行环境(如ONNXRuntime、TensorRT)存在本质差异。解决方案是通过"torch化"——用标准PyTorch算子组合重写自定义算子逻辑,确保模型能用硬件理解的方式表达。文章详细拆解
本文分享了地平线工具链的高效使用经验,重点强调基础但关键的操作方法。核心内容包括:理解工具链作为完整套件的组成(Docker镜像、OE包、文档);推荐按顺序打通PTQ/QAT/部署全流程;强烈建议使用Docker环境并详细指导容器构建和目录挂载策略(如统一管理数据集和共享工作资产);提供远程调试和SSH配置技巧;提出数据代码分离、操作脚本化等实用习惯。文章强调"先跑通链路再优化细节"的原则,指出合
精度 debug 工具,定位到敏感算子,高精度无法解决的问题,往往需要对敏感算子进行 fix_scale 配置或者改写调整对于实际部署没有使用的结构,量化上需要谨慎(例如此案例的辅助头);
BEV技术在智能驾驶感知领域面临工程化挑战,Dense BEV方法因全量建模导致计算复杂度高、系统不可持续。Sparse4D提出转向以对象为中心的稀疏建模,将计算资源集中于关键实体而非均匀空间,重构了感知任务本质。该方法将时间维度作为核心轴线,形成持续状态估计系统,重新定义了自动驾驶系统对世界的理解需求。Sparse4D代表了BEV技术从理论建模到工程实用的关键转折,通过聚焦决策相关对象而非完整世
地平线首次亮相“揭榜挂帅”擂台赛 聚力赋能科技创新 设置21个奖项 总奖金池约30万元,其中擂主团队奖金10万元 获奖者更有机会进入地平线人才储备池 并优先获得实习及就业的推荐机会 扫描下方二维码 立即查看赛题详情 ▼▼▼ 中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛榜题正式发布!自2017年挑战杯“揭榜挂帅”专项赛成立以来,累计吸引来自全国上千所高校、数万名学子踊跃参与,本届赛事聚焦八大前沿科创领域,精选