npu-compiler 1.6.1

produce NPU instructions

# NPU compiler

produce NPU instructions

## Release Notes

### Release 1.6.1

• 支持FORNAX模型编译。

• APUS模型优化，支持卷积核3x3。

• GRUS模型优化。

• BUG修复。

### Release 1.6.0

• GRUS和APUS支持PyTorch模型编译。

• APUS编译优化。

• APUS增加配置项MAX_CACHE_SIZE，用于配置用户可开辟的cache大小。

• APUS增加配置项USE_DATA_CACHE，用于决定是否需要将临时内存的数据拷贝到CACHE中再计算。

• APUS增加配置项SPLIT_CMD，用于决定是否需要拆碎指令。

• BUG修复。

### Release 1.5.11

• GRUS支持Transpose HWC转WHC

• GRUS临时内存优化。

• BUG修复。

### Release 1.5.10

• GRUS取消全连接权重必须小于65536的限制。

• GRUS支持DepthwiseConv2d SAME模式。

• GRUS编译时-v参数可打印出权重个数和flops数。

### Release 1.5.9

• 增加APUS芯片。

• BUG修复。

### Release 1.5.8

• LEO增加AddV2

• GRUS增加配置项FUSE_BIASADD，配置MatMul和BiasAdd，Conv2D和BiasAdd是否融合，默认为False

### Release 1.5.7

• GRUS增加配置项WEIGHT_MIN_MAX，可指定权重量化的最小最大值。

• BUG修复。

### Release 1.5.6

• 编译时不使用GPU.

• GRUS支持多个OP使用同一个权重。

• GRUS支持MatMul的第2个参数是变量而非权重。

• GRUS芯片增加Mean,SquaredDifference,Abs,FusedBatchNormV2,FusedBatchNormV3.

• GRUS芯片增加配置项EXCLUDE_CONV2D_COMPRESS_OPS用于指定某个卷积权重不压缩。

• GRUS芯片增加配置项EXCLUDE_COMPRESS_OPS用于指定某个卷积或全连接权重不压缩。

• GRUS芯片增加`-s`选项用于保存权重的数据分布直方图。

• GRUS芯片优化Conv2D在kernel_width和stride_width相等时的存储和算力。

### Release 1.5.5

• GRUS芯片修复StridedSlice end小于begin时出现的错误。

### Release 1.5.4

• LEO芯片增加CONV2D_COMPRESS配置项，用于配置Conv2D权重是否量化压缩。

• GRUS芯片增加Slice,Shape OP.

• GRUS芯片支持shape为[N,M]和[N,1]做Add,AddV2,Sub,Mul,Div的情况。

• BUG修复。

### Release 1.5.2

• GRUS芯片不再支持Maximum和Minimum.

• GRUS芯片生成的.h文件中增加in_out结构体。

• GRUS芯片增加AddV2,BatchMatMulV2,FusedBatchNorm.

• GRUS芯片优化量化方法，减少量化损失。

• GRUS芯片配置文件增加配置项FUSE_BN，可配置是否把BN参数合并到卷积中，默认不合并。

• BUG修复。

### Release 1.5.1

• GRUS芯片卷积权重默认不压缩，如需压缩，配置文件中指定CONV2D_COMPRESS: true

• 增加Python版本的判断，目前支持Python2.7和Python3.6，不是这些版本则报错。

• 解决Python3安装包在conda环境下安装后，报”undefined symbol: PyFPE_jbuf”的问题。

• GRUS芯片增加Pad OP

• GRUS芯片支持MaxPool和AvgPool的kernel_h或kernel_w为1的情况。

• GRUS芯片模型编译后增加NPU Size的打印信息。

• GRUS芯片优化depthwise_conv2d的内存。

### Release 1.5.0

• 增加GRUS芯片的支持。

### Release 1.0.17

• 优化Transpose,MatMul的计算。

• BUG修复。

### Release 1.0.16

• 配置文件中增加MODEL_INFO字段，可加入用户自定义的模型信息，编译完后该信息和编译时间会加入到npu文件中。

• 优化了Conv2d和DepthwiseConv2d NCHW 1*1卷积核的计算。

• 支持空洞卷积（tf.layers.Conv2D中dilation大于1）。

• BUG修复。

### Release 1.0.15

• 增加OP：Relu6, GatherV2

• 支持SNPU的ReverseV2 OP

• 合并DepthwiseConv2d和Add/BiasAdd运算，优化BiasAdd，提高Rsqrt的精度，优化prelu

• 整合了tensorflow的inference优化脚本，如果模型中的FusedBatchNorm OP前是Conv2D或DepthwiseConv2d，FusedBatchNorm会优化成BiasAdd

• gxnpuc增加-m选项，编译模式时加上该选项可以打印出各个OP的内存信息。

• BUG修复。

### Release 1.0.14

• 增加OP： ListDiff，Abs

• 支持Tile运行时计算

• 优化Concat，Reduce类OP（如Sum, Mean）的计算，节省BatchMatMul的内存空间

• 支持命令行读取配置参数，如 cat config.yaml | gxnpuc

• Bug修复。

### Release 1.0.13

• 支持Select OP

• 加快生成c_code模型的速度。

• 优化SNPU的1*1卷积，转置，减少生成指令大小。

• 增加MEAN_SHRINK_OPS配置项，容易溢出的Mean OP放在该列表中，NPU会先做除法再做加法。

• 生成的模型中增加需要内存总大小：total_size字段。

• BUG修复。

### Release 1.0.12

• 支持新版本TensorFlow的模型有些OP在其输入OP后面的情况。

• 优化1*1的卷积，能减少大量指令，提高执行效率。

• 优化Transpose OP

• 增加模型中间数据的复用，减少模型需要的内存。

• BUG修复。

### Release 1.0.11

• 增加了DepthwiseConv2dNative，AvgPool， Conv2DBackpropInput， Maximum， Minimum， GreaterEqual， LessEqual， Assert， Tile， All， Any， BatchMatMul， ReverseV2， Exp

• 支持做MatMul时，权重（第二个输入数据）在编译阶段不确定的情况。

• BUG修复。

### Release 1.0.10

• 对Conv2D, Slice等OP的优化。

• 增加了Max, Min, FloorDiv, FloorMod OP

• 增加了空间优化的选项，可以根据模型时间敏感还是空间敏感来配置。配置项为 SPACE_OPTIMIZATION：0/1 数字越大表示需要内存空间越小，相应速度会慢，目前只支持0或1。目前只有Conv2D, Slice OP在某些条件下会起作用。

• BUG修复。

### Release 1.0.9

• 针对NPU硬件的问题增加了补丁。

• 优化了Mean, Sum, Conv2D等OP

• 增加对1x1卷积核的支持。

• BUG修复。

### Release 1.0.8 (空缺)

### Release 1.0.7

• 配置文件中可以任意指定输出OP，不执行和输出OP无关的OP

• 增加LogSoftmax OP

• OP优化和BUG修复

### Release 1.0.6

• 配置文件增加新配置项 CORENAME，可以选择 LEO 或 LEO_MPE，默认为 LEO

• 对OP log 和 softmax 合并在一起计算，减少计算误差。

• 加速多 batch LSTM计算，加速归一化计算。

• 参数 fp32 转 fp16 由截位变成四舍五入。

• bug 修复。