概要
説明
RZ/V2H, RZ/V2NのDRP-AIには枝刈りされたAIモデルを効率的に演算する機能があります。DRP-AI Extension PackはDRP-AIに最適化されたAIモデルの枝刈りを実現するツールです。
本製品をPyTorchまたはTensorFlowで書かれた学習コードと組み合わせることで、DRP-AIに最適化された枝刈り機能を使用できます。
枝刈りとは？
ニューラルネットワーク内のノードは下図のように相互に接続されています。ノード間の重みを削除したりノードを削除したりしてパラメータの数を減らす方法は「枝刈り」と呼ばれます。枝刈りが適用されていないニューラルネットワークは、一般にDenseニューラルネットワークと呼ばれます。また、枝刈りが適用されたニューラルネットワークは、一般にSparseニューラルネットワークと呼ばれます。枝刈りを適用するとモデルの精度がわずかに低下しますが、ハードウェアに必要な電力を削減し、推論プロセスを高速化できます。
枝刈りモデルの組み込み方法
枝刈り後のモデルはDRP-AI TVMを使用して組み込むことができます。
以下のURLからDRP-AI TVMのTVMの詳細をご確認ください。
https://github.com/renesas-rz/rzv_drp-ai_tvm
なお、以下の図に示す通り枝刈りはオプション機能です。(Denseモデルも組み込み可能です。)
特長
- RZ/V2H, RZ/V2N向けに最適化された枝刈り機能
- 認識精度と電力効率のバランスを取るため枝刈り率の指定が可能
- 認識精度向上のため2つの枝刈りモードをサポート(One Shot/Gradual)
リリース情報
DRP-AI Extension Pack Version 1.3.0を公開しました。 (2026年1月)
- インストーラをwheelに更新しました。環境変数を手動で設定する必要がなくなりました。
- TensorFlow 版と PyTorch 版をそれぞれ個別にインストールできるようになりました。
ターゲットデバイス
ダウンロード
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| 分類 | タイトル | 日時 |
| ソフトウェア／ツール－ソフトウェア | DRP-AI Extension Pack (Pruning Tool) Version 1.3.0
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ドキュメント
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| 分類 | タイトル | 日時 |
| マニュアル－ソフトウェア | PDF 1.78 MB | |
| アプリケーションノート |
PDF
440 KB
AI生成コンテンツ:
The guide explains how to measure the processing speed improvements of sparse AI models created by pruning dense models without retraining. It outlines a three-step process: preparing dense and sparse models using PyTorch or TensorFlow, converting them with DRP-AI TVM, and running performance tests on hardware. The document includes example code for pruning with PyTorch and details the operating environment and related resources. It focuses on quickly confirming speed gains from pruning rather than accuracy evaluation.
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2件
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設計・開発
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