[参考译文] TDA4AH-Q1：当我们在 SDK 9.2中测试 InnerProduct 层时、我们发现该层的计算时间显著增加

您好：Guang、

请在下周结束之前给我一个答案。  

谢谢您、

Christina

e2e.ti.com/.../InnerProduct_5F00_model.zip

这是我们的测试模型、其中包括 InnerProduct Layer

该问题阻碍了项目的进度、需要尽快解决。

尊敬的 Guang：

请设置 DEBUG_LEVEL = 2、这样将提供层级性能的细分以及更详细的跟踪。 如需更多信息、请 单击此处。 这将更好地确定问题的根本原因是什么。  

此致、

Christina

此处提供了详细日志。

/cfs-file/__key/communityserver-discussions-components-files/791/vh_5F00_9.2_5F00_2025_2D00_03_2D00_21_5F00_14_2D00_25_2D00_51.log

您好：Guang、

这是咖啡模型。  对于此示例模型、我们可以转换为 ONNX、但想检查您在将完整 Caffe 模型转换为 ONNX 时是否有任何问题？ 有一些离线工具可用于此类转换。

对此问题进行快速更新

我们在某些特定尺寸的内部产品(即使在8.6 版中)中存在一些不稳定问题(如下所述)、因此后续版本使用 通用的非最佳代码会导致性能不佳

IN > 2048 || OUT > 1024 || OUT  < 16U

对于您的情况、它如下所示并达到该条件

输入：4800、输出：64

但内产品可以转换成无菌,然后它应该提供更好的性能

如果你能够使用 ONNX 模型,那么我们可以提供简单的手术规则 ,将内产品(在 ONNX 中的宝石)转换为 matmul。

谢谢、

此致、

Pramod

但在 TIDL 8.6和9.2中、时间成本小于1ms。

是的、我们在9.2中发现了稳定性问题、并对其进行了更改、因此任何从9.2 (包括9.2)开始的版本、您都应该看到性能较低。

您能否确认将 您的模型转换为 ONNX 而不是咖啡的可能性？ 您可以使用 caffe2onnx·PyPI 等工具

完整模型包含 caffe2onnx 不支持的运算符、如 YoloProposal 和 Argmax。

han xifeng 说：

将内部产品(ONNX 中的 gem)转换为 matmul。

如何执行此操作？

尊敬的 Guang：

请查看 onnx 模型优化器 、了解如何将 gem 转换为 ONNX 的 matmul。 我个人不知道如何直接从咖啡转换,但也许开发团队可以很快提供更多的背景。

您好广
我们已经共享了该补丁。
希望您收到它、补丁可以正常工作。
如果您需要任何进一步的帮助、请告知我们。

谢谢。此致
Vijay

修补程序存在一致性问题。\n 我们目前正在修剪模型以重现此问题。

尊敬的 Guang：

感谢您告诉我们。 为了透明起见、我们的 TI 印度团队周一正在休假。 请随时更新我们、我们会尽快回复您。  

此致、

Christina

链接：tidrive.ext.ti.com/.../7e46c098-8c53-4eb0-84c3-be47c8f34b04
访问代码：|wH7N3VZ

发布您提到的关于一致性问题、并提到将共享一个模型来突出问题、 您能否提供 修剪模型？

如 Christina 所述、我们于2025年3月31日星期一在印度度假  、但鉴于问题的紧迫性、我们仍将努力为这一问题找到解决办法。 因此、请将相关详细信息分享 给我们、以便我们能够取得进一步的进展

谢谢、

Pramod

您好、 Pramod

我们在包含 修剪模型的另一个 TT 中提出了这个一致性问题。 请参阅它。

e2e.ti.com/.../tda4ah-q1-the-consistency-issues-between-simulation-and-on-board-inference-as-well-as-the-consistency-issues-of-multiple-inferences-on-the-board

谢谢、  

广

感谢 Guang,我们会认为 这个线程是封闭的假设性能明智它是好的,将回应其他线程关于不一致  

谢谢

变化

Pramod

您好、 Pramod

抱歉、我的意思是性能问题仍然存在、 同时也存在一致性问题

谢谢、  

广

您好、Pramod

我们仍然重复了基于新补丁的时间消耗急剧增加的问题。 请帮助我们解决问题。

我们使用的补丁是：

链接：tidrive.ext.ti.com/.../7e46c098-8c53-4eb0-84c3-be47c8f34b04
访问代码：|wH7N3VZ

时间消耗急剧增加的现象如下：

我们使用的模型是  我们提供的 InnerProduct_model.zip

TI 系统 TIDL_7346中的问题跟踪

您好、 Guang REN

我在本地运行 innerproduct 模型、得到的 innerproduct 层的执行时间为~0.6ms。
完整的网络执行时间为1.03ms。

 层执行时间=((该层的层周期)/ 1GHz)秒

谢谢。此致
Vijay

将关闭 TT、如果出现新问题、请随时创建新 TT。

BR、Tommy