神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...
Jul 赵鹏, 陈新宇, 秦臻南, 叶军 翻译: 包怡欣 INTEL MLT TEAM . 引言 在深度学习中,推理是指将一个预先训练好的神经网络模型部署到实际业务场景中,如图像分类 物体检测 在线翻译等。由于推理直接面向用户,因此推理性能至关重要,尤其对于企业级产品而言更是如此。 衡量推理性能的重要指标包括延迟 latency 和吞吐量 throughput 。延迟是指完成一次预测所需的时间, ...
2019-10-29 16:21 0 847 推荐指数:
神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...
深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示,也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章(Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 )中简单讲过Q格式,网上也有很多讲Q格式的,这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的,得到的模型参数也是浮点 ...
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深度神经网络模型压缩和加速方法 综合现有的深度模型压缩方法,它们主要分为四类: 1、参数修剪和共享(parameter pruning and sharing) 2、低秩因子分解(low-rank factorization) 3、转移/紧凑卷积滤波器(transferred ...
内容: 1、GPU计算神经网络加速原理 2、脉动阵列计算神经网络原理 3、谷歌TPU架构 4、脉动阵列 参考文献 1、GPU计算神经网络加速原理 GPU实现神经网络加速优化的关键方式是并行化与矢量化,一种最常见的GPU加速神经网络的模式为通用矩阵相乘(General Matrix ...
为什么要加速神经网络,数据量太大,学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据,需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单,就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题,复杂的结构和大数据又是不能避免的,所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...
ONNX学习 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二进制格式来序列化模型,可以提供更好的传输性能。 函数 将一个模型导出到ONNX格式。该exporter会运行一次你的模型,以便于记录模型的执行轨迹,并将其导出;目前,exporter还不支持动态模型(例如,RNNs)。 另请 ...
上一篇文章介绍了后训练量化的基本流程,并用 pytorch 演示了最简单的后训练量化算法。 后训练量化虽然操作简单,并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn,SNPE 等),但有时候这种方法并不能保证足够的精度,因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法 ...