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Semester 8/ESYSP/Notizen zu möglicher Runtime - Vitis AI.md Normal file
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# Vitis AI
- sehr interessantes Framework mit mehr flexibilität und freiheit bei den verwendeten Methoden
- verwendet trainierte ONNX Modelle und kann FINN grundlegend ersetzten
![[Pasted image 20260624184738.png]]
- Man kann hier sogesehen einen Basemodell verwenden und eine Optimizer darauf anwenden (bspw. SVMs)(zuständige Gruppe von Jula)
- eine Auswahl des Quantisierers kann ebenfalls verwendet werden
- aus eigenerfahrung lora ganz nett aber vielleicht nicht sinnvoll auf Architektur
- Größtes Problem sind die kompatiblen Geräte
- Zynq 7020
- wir haben zumindestens eine git repo mit den Installationsanweisungen für diese Arch. gefunden: https://github.com/UviDTE-FPSoC/Zynq7000-dnn-inference/blob/master/vitis_ai_installation.md
- AMD empfiehlt nicht die Platform für ML![[Pasted image 20260624190113.png]]
- Die Beste Möglichkeit ist daher die Verwendung von Vitis AI vor Version 1.4
- Nachteile?
- Der Vorschlag des wechsels kam bereits letztes Jahr aus der Gruppe Bildverarbeitung