HW-NAS-Bench 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

HW-NAS-Bench 是由 GATECH-EIC 团队开发的一个硬件感知神经网络架构搜索基准。该项目旨在提供一个用于评估和比较不同神经网络架构在硬件上的表现的平台。它包含了多种硬件设备上的延迟和能耗数据，以及对应的架构配置信息。

项目的核心功能

HW-NAS-Bench 的核心功能是通过其 API 提供查询硬件指标的接口，可以获取特定架构在不同硬件设备上的延迟、能耗等指标。这使得研究人员能够快速评估和比较不同架构的硬件效率。

项目使用了哪些框架或库？

该项目使用了以下框架和库：

• Python >= 3.6.10
• PyTorch >= 1.2.0
• NumPy >= 1.18.5

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• hw_nas_bench_api: 包含了用于与硬件指标数据交互的 API。
  • fbnet_models: FBNet 的搜索空间。
  • nas_201_models: NAS-Bench-201 的搜索空间。
    • cell_infers: 单元推理相关的代码。
    • cell_searchs: 单元搜索相关的代码。
    • config_utils: 配置工具相关的代码。
    • shape_infers: 形状推理相关的代码。
    • shape_searchs: 形状搜索相关的代码。
• nas_201_api: NAS-Bench-201 的 API。
• README.md: 项目说明文档。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 扩展硬件支持：可以添加新的硬件设备，并收集其在不同架构上的硬件指标数据，以便扩展基准的适用范围。
• 优化 API 功能：可以优化 API 接口，使其更加灵活和易用，例如支持更复杂的查询和筛选条件。
• 开发可视化工具：可以开发可视化工具，帮助用户更直观地比较不同架构的硬件表现。
• 集成其他基准：可以将 HW-NAS-Bench 与其他神经网络架构搜索基准集成，以便进行更全面的评估和比较。
• 开发新的搜索算法：可以基于 HW-NAS-Bench 开发新的神经网络架构搜索算法，以提高搜索效率和准确性。