矩阵乘法的高效实现 ARM cortex A9 - Xilinx SDK

Question

是否有任何简单的方法库可以使用Xilinx SDK在 ARM CortexA9 双核上实现高效（最大可能速度）线性代数？

我正在使用带有双核 Arm 处理器的 zybo z7 开发板，我想在 Xilinx SDK 上实现一个简单的神经网络，一个卷积层后跟一个密集层。 具体来说，要在 Z551C5C03A1A91F2CF90E0D9AB9 上传输基于 model 的 python numpy。 我阅读了 ARM 和 SIMD 库的一些手册，但我不想深入研究。

对我来说，一个简单的方法是使用库并自己（快速）进行乘法/点积/卷积等，例如 python 中的 numpy 并避免纯 for...loop 语法。 一个例子会很好！

感谢您的时间

Answer 1

您可以尝试使用 Tensorflow 使用的Eigen库来实现矩阵计算，或者您甚至可以尝试使用已经在 ARM-Cortex M 系列处理器上测试过的TensorFlow lite 。