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....

模型推理加速系列 | 03:Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)
更多、更新文章欢迎关注 微信公众号:小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题,敬请关注。 量化基础知识 量化的本质是信息压缩,在深度学习中一般是降低参数精度。DNN中的参数过载使得其有更多的自由度或者说更多的选择来进行信息压缩。量化后的模型更小、运行效率更高,进而能够支持更高的吞吐量。较小的模型内存占用和能耗较低,是边缘部署的关键。 映射函数...

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