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兰州新区户外LED亮化照明公司 欢迎来电 蓝图数码模型设计供应

上传时间:2022-12-10 浏览次数:
文章摘要:硬件和NN架构联合设计:如上所述,低精度量化的经典工作与机器学习的较新工作之间的一个重要区别是,神经网络参数可能具有非常不同的量化值,但仍然可以很好地泛化近似。例如,通过量化感知训练,我们可能会收敛到一个不同的解,远离单一精度参数

硬件和NN架构联合设计:如上所述,低精度量化的经典工作与机器学习的较新工作之间的一个重要区别是,神经网络参数可能具有非常不同的量化值,但仍然可以很好地泛化近似。例如,通过量化感知训练,我们可能会收敛到一个不同的解,远离单一精度参数的原始解,但仍然获得良好的准确率。人们可以利用这种自由度,也可以在NN架构被量化时调整它。例如,改变NN架构的宽度可以减少/消除量化后的泛化间隙。未来的工作之一是在模型被量化时联合调整其他体系结构参数,如深度或单个内核。未来的另一项工作是将这种共同设计扩展到硬件体系结构。联合多种压缩方法:如上所述,量化只是有效部署NN的方法之一。其他方法包括高效的NN架构设计、硬件和NN架构的协同设计、剪枝和知识蒸馏、网络框架搜索等。量化可以与这些其他方法结合使用。然而,兰州新区户外LED亮化照明公司,目前很少有工作探索这些方法的比较好组合。例如,NAS联合量化、剪枝和量化可以一起应用于模型,兰州新区户外LED亮化照明公司,以减少其开销,理解结构化/非结构化剪枝和量化的比较好组合非常重要,兰州新区户外LED亮化照明公司。同样,未来的另一个方向是研究这些方法与上述其他方法之间的联合。甘南古建筑照明亮化公司有多少公司选哪家.兰州新区户外LED亮化照明公司

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模型量化的形式形式上,可分为均匀量化(线性量化,包括对称和非对称)和非均匀量化(对数量化),通常来说量化函数是一个分段的常数函数,不同的量化等级之间的距离是相等的,即均匀量化,然而数据的分布往往不是均匀的,所以均匀量化不是比较合理的方案,因此有一些研究针对量化函数本身进行学习量化还可分为对称量化和非对称量化。量化前后0点的值不变的称为对称量化。但在实际过程中,量化的对象分布式不均匀的,不一定在0点值两边对称,所下图右侧所示,量化前后0点的值不同的称为非对称量化。

模型量化之野望从量化工具、硬件和NN架构的共同设计、联合多种压缩方法和量化训练展望模型量化发展a.量化工具:使用当前的方法,将不同的NN模型量化并部署到INT8是很简单的,而不会明显失去准确性。有几个软件包可用于部署INT8量化模型(例如,Nvidia的TensorRT、TVM等),每个软件包都有良好的文档。然而,用于低位精度量化的软件并不广可用,有时也不存在。例如,Nvidia的TensorRT目前不支持INT8以外的量化。此外,对INT4量化的支持直到近才被添加到TVM中。使用INT4/INT8进行低精度和混合精度量化在实践中有效和必要的,因此,开发用于低精度量化的高效软件API将产生重要影响。陇南城市照明亮化公司有多少公司选哪家.

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