神經網絡模型量化方法簡介 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,闡述了每篇文章主要的內核思想和量化過程,整理了一些 ...
Jul 趙鵬, 陳新宇, 秦臻南, 葉軍 翻譯: 包怡欣 INTEL MLT TEAM . 引言 在深度學習中,推理是指將一個預先訓練好的神經網絡模型部署到實際業務場景中,如圖像分類 物體檢測 在線翻譯等。由於推理直接面向用戶,因此推理性能至關重要,尤其對於企業級產品而言更是如此。 衡量推理性能的重要指標包括延遲 latency 和吞吐量 throughput 。延遲是指完成一次預測所需的時間, ...
2019-10-29 16:21 0 847 推薦指數:
神經網絡模型量化方法簡介 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,闡述了每篇文章主要的內核思想和量化過程,整理了一些 ...
深度學習神經網絡模型中的量化是指浮點數用定點數來表示,也就是在DSP技術中常說的Q格式。我在以前的文章(Android手機上Audio DSP頻率低 memory小的應對措施 )中簡單講過Q格式,網上也有很多講Q格式的,這里就不細講了。神經網絡模型在訓練時都是浮點運算的,得到的模型參數也是浮點 ...
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深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法,它們主要分為四類: 1、參數修剪和共享(parameter pruning and sharing) 2、低秩因子分解(low-rank factorization) 3、轉移/緊湊卷積濾波器(transferred ...
內容: 1、GPU計算神經網絡加速原理 2、脈動陣列計算神經網絡原理 3、谷歌TPU架構 4、脈動陣列 參考文獻 1、GPU計算神經網絡加速原理 GPU實現神經網絡加速優化的關鍵方式是並行化與矢量化,一種最常見的GPU加速神經網絡的模式為通用矩陣相乘(General Matrix ...
為什么要加速神經網絡,數據量太大,學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據,需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單,就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題,復雜的結構和大數據又是不能避免的,所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...
ONNX學習 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二進制格式來序列化模型,可以提供更好的傳輸性能。 函數 將一個模型導出到ONNX格式。該exporter會運行一次你的模型,以便於記錄模型的執行軌跡,並將其導出;目前,exporter還不支持動態模型(例如,RNNs)。 另請 ...
上一篇文章介紹了后訓練量化的基本流程,並用 pytorch 演示了最簡單的后訓練量化算法。 后訓練量化雖然操作簡單,並且大部分推理框架都提供了這類離線量化算法 (如 tensorrt、ncnn,SNPE 等),但有時候這種方法並不能保證足夠的精度,因此本文介紹另一種比后訓練量化更有效地量化方法 ...