Vitis AI

sehr interessantes Framework mit mehr flexibilität und freiheit bei den verwendeten Methoden
verwendet trainierte ONNX Modelle und kann FINN grundlegend ersetzten

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!
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