【源码】基于 C++ 的混合精度深度学习算法开发框架

项目简介

本项目是用于开发和优化混合精度深度学习算法的通用框架，支持物联网、机器学习/深度学习/强化学习、软件定义无线电和数字信号处理应用中的混合精度算法开发。这些算法可部署在定制硬件加速器上，并与主机 CPU 高效协作。项目采用 Universal Numbers Library（UNL）高效数值库，支持标准浮点数、定点数、半精度浮点数等多种浮点数格式。

项目的主要特性和功能

1. 混合精度支持：支持不同精度浮点数计算，满足不同应用需求。
2. 高性能计算：借助 UNL 库的高效算法和运算，实现矩阵运算、多项式计算、线性方程组求解等高性能数值计算。
3. 灵活性：允许开发者按需选择精度类型和运算策略，优化算法性能与精度。
4. 易用性：提供简单接口和示例代码，便于开发者快速上手和开展算法开发。

安装使用步骤

配置子模块

拉取仓库后，先配置子模块： ```text

git submodule init && git submodule update ```

编译项目

```text

mkdir build cd build cmake .. make `` 此操作将构建库、CLI 命令项目和test/mpir_tests` 中的测试。

安装工具和文件

若要安装命令行工具，执行： ```bash

make install `` 该命令会填充$MPIR_ROOT/bin、$MPIR_ROOT/lib和$MPIR_ROOT/include目录，其中$MPIR_ROOT` 为混合精度项目复制的目录路径。

添加路径

在 Linux 或 MacOS 系统上，可将 bin 目录添加到路径： ```bash

export PATH=$PATH:$MPIR_ROOT/bin ``` Windows 系统则使用环境变量编辑器完成相同操作。

精简构建

若仅构建混合精度项目，忽略 Universal 和 MTL4 的构建目标，使用： ```zsh

cmake -DBUILD_DEMONSTRATION=OFF -DENABLE_TESTS=OFF .. ```

更新子模块

若要将子模块更新到上游仓库的最新版本，执行： ```bash

git submodule update --remote --merge ```

开发算法

运行提供的测试用例确保项目功能正常后，根据项目框架和示例代码开发自己的混合精度算法。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】