我在之前的两篇博文中讨论了深度学习的框架、特点及挑战以及嵌入式系统中深度学习所面临的具体挑战。我想在本篇博文中介绍应对这些挑战的工具包。此工具包是提高嵌入式系统深度学习开发效率的极为强大且行之有效的途径。

        CEVA 深度神经网络 (CDNN) 工具包由三项关键部件构成：

• CDNN2 软件框架

• CEVA 网络生成器

• CDNN 硬件加速器

        这些部件共同提高了成像及视觉处理器 CEVA-XM 产品系列的功能，从而为可拍照的设备提供了能耗极低的深度学习解决方案。本博文将对这些部件进行一一介绍，让大家对其功能及工作原理有所了解。

支持 Caffe 及 TensorFlow

        CDNN 工具包中的 CDNN2 是第二代 CEVA 深度神经网络软件 (SW) 框架。它支持将要求最为严苛的机器学习网络拓扑从预训网络迁移到嵌入式系统。它使得相机设备能进行基于深