RKNN哪种架构下支持RNN网络呢？

只看该作者 · 发表于 2019-2-28 17:17:25

raul 发表于 2019-2-28 16:51
我们对unstack的输出个数确实有一些限制，从这个日志来看，unstack好像不止6个。我们现在的限制应该是16 ...

16个也不够啊，我们需要76个。。。。。。

只看该作者 · 发表于 2019-6-9 15:05:29

能否将第三方OP的工作尤其是自定义op的部分开放到github上，类似于tensorrt里面的Plugin, 让开源社区去贡献，我们也愿意贡献。另外ARMv8.2标准也包含了NPU未来将会是很大的竞争，所以如果能开放一些，提前发展，让它更成熟会更好，这是我的个人建议，一个AI创业公司的CTO

只看该作者 · 发表于 2019-6-9 15:06:28

不要因为软件的更新问题，使得很好的NPU硬件藏起来，酒香也怕巷子深

只看该作者 · 发表于 2019-6-10 09:14:36

daleydeng 发表于 2019-6-9 15:05
能否将第三方OP的工作尤其是自定义op的部分开放到github上，类似于tensorrt里面的Plugin, 让开源社区去贡献 ...

芯片开发跟软件开发不一样，芯片是设计时候固化的，新增OP支持不是说开给你们就能写了，涉及到驱动调用芯片模块和无数个寄存器的配置。我们这里对每个新OP支持开发上都要做非常久。
并且硬件OP和软件OP并非一一对应，例如CONV+RELU在芯片上是一个OP，而非2个，并且各个框架的op拆分和组合也完全不一样。目前对CAFFEE和Tensorflow的OP支持较为丰富。
有些OP单个存在时候NPU不支持，但是和其他OP组合存在是支持的。这样我们很难给出一份完整列表能跟你说哪些OP是一定支持的哪些是一定不支持的。
并且RKNN目前快速迭代状态，每次版本发布都会对不支持的OP做进一步兼容，目前NPU部门暂时对外不发布支持列表，如果你是RK的开发商，是可以通过商务渠道获取到当前版本的一份比较简单的OP表，社区客户目前暂时拿不到，请等待NPU部门开放