RKNN2 V2.5.0 · Unterstützung und Grenzen der GPU-Operatoren

Diese Plattformreferenz für RKNN2 V2.5.0 unterstützt ArmSoM-Entwickler bei der Modellauswahl und -anpassung. Sie bestätigt keine Unterstützung auf allen ArmSoM-Platinen: SoC, tatsächliche Toolkit2-, Runtime-, NPU-Treiber- und BSP-Versionen müssen geprüft werden. Die Quelle nennt keine einheitliche Linux-Kernel-Version. Es wurden keine ArmSoM-Hardwaretests durchgeführt.

Quelle: die bereitgestellte chinesische und englische RKNN2 Supported Operators and Constraints Reference V2.5.0 mit 374 bzw. 384 Seiten. Chinesisch folgt der chinesischen Ausgabe; Englisch, Russisch und Deutsch folgen der englischen. Plattformgrenzen bleiben getrennt. Das englische PDF enthält chinesische I/O-Abbildungen und Ausgabetabellen; zusätzlich werden editierbare lokalisierte Tabellen bereitgestellt. Schreibweisen wie ConvTranpose und ursprüngliche LSTM/GRU-Gleichungen bleiben erhalten; die Formeln stellen keine Korrekturen der SDK-Implementierung dar.

Quellseiten: CN 367–367; EN 377–377.

Rockchip RKNN2

Operatorreferenz-Serie

RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RK3566/RK3568：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RK3588：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RK3562：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RV1103/RV1106：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RK3576/RV1126B：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RK2118：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Grundlagen und Faltungen

RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Rekurrente Netze, Arithmetik und Pooling

RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Formen, Slicing und Transposition

RKNN2 V2.5.0 · RV1103B/RV1106B：Aktivierungen, Normalisierung und Erweiterungen

RKNN2 V2.5.0 · Unterstützung und Grenzen der CPU-Operatoren

RKNN2 V2.5.0 · Unterstützung und Grenzen der GPU-Operatoren

RKNN2 V2.5.0 · Modell-I/O, Ausrichtung und Faltungsgrenzen

GPU-Operatorspezifikationen

Hinweis:

• RV1106/RV1103/RV1106B/RV1103B/RV1126B/RK2118 unterstützen keine GPU-Operatoren.
• RK356X unterstützt GridSample und exGelu noch nicht.

GridSample

• Beschreibung: Interpolationsabtastung.
• Spezifikationsgrenzen: Nur FP16 wird unterstützt; der Interpolationsalgorithmus unterstützt nur bilinear, padding_mode nur zeros.

GRU

• Beschreibung: Gated Recurrent Unit.
• Spezifikationsgrenzen: hidden_size muss an 4 ausgerichtet sein; input_size und hidden_size kleiner als 4 werden nicht unterstützt.

exGelu

• Beschreibung: Aktivierungsfunktion.
• Spezifikationsgrenzen: Derzeit wird die Int8-Implementierung unterstützt.