文章 2025-01-09 来自:开发者社区

PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化,提升ARM平台性能

在深度学习模型部署和优化领域,计算效率与资源消耗的平衡一直是一个核心挑战。PyTorch团队针对这一问题推出了创新性的技术方案——在其原生低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持。这一技术突破不仅实现了1至8位精度的嵌入层权重量化,还支持了具有8位动态量化激活的线性运算符,为解决资源受限环境下的深度学习计算难题提供了有效解决方案。 这项技术创新的重要性体现在其全面的框架支持上。通过精心的架....

PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化,提升ARM平台性能
文章 2024-08-02 来自:开发者社区

PyTorch团队首发技术路线图,近百页文档披露2024下半年发展方向

PyTorch团队最近发布了一份详细的技术路线图,这是他们首次公开披露未来发展方向。这份长达近百页的文档涵盖了2024年下半年PyTorch团队的重点工作和目标。 首先,让我们来看看PyTorch团队在2024年下半年的主要目标。根据文档,他们计划在以下几个方面进行改进和优化: 性能提升:PyTorch团队计划通过优化算法和改...

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