1.1 BMNNSDK2 简介
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BMNNSDK2是算能科技基于其自主研发的 AI 芯片所定制的深度学习SDK，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力，为深度学习应用开发和部署提供易用、高效的全栈式解决方案。
1.1.1 BMNNSDK2 由 Compiler，Library和 Examples 部分组成：
Compiler 负责对第三方深度学习框架下训练得到的神经网络模型进行离线编译和优化，生成最终运行时需要的 BModel。目前支持Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。
Library提供了BM-OpenCV、BM-FFmpeg、BMCV、BMRuntime、BMLib等库，用来驱动VPP、VPU、JPU、TPU等硬件，完成视频图像编解码、图像处理、张量运算、模型推理等操作，供用户进行深度学习应用开发。
Examples提供了SoC和x86环境下的多个例子，供用户在深度学习应用开发过程中参考。
1.1.2 当前BMNNSDK2提供了两个文件，具体文件如下表所示：
文件名 | 备注 |
bmnnsdk2-bm1684_vx.x.x.tar.gz | bmnnsdk x86平台开发包，支持cmodel，pcie，soc和arm_pcie模式 |
bmnnsdk2-bm1684-ubuntu.docker | bmnnsdk编译开发用的docker |
1.1.3 解压后的SDK文件结构如下：
后续使用${BMNNSDK}来指代SDK解压后的根目录：在宿主机上时，它是您解压文件时指定的存放文件的路径；在docker容器中时，若您没有修改SDK下的创建容器脚本，该路径默认为/workspace。