11月2日云栖精选夜读:BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架

简介: 本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架BNN。BNN可以在算法精度几乎无损的前提下,将模型大小压缩40-100倍,同时获得2-3倍的加速效果。
本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架BNN。BNN可以在算法精度几乎无损的前提下,将模型大小压缩40-100倍,同时获得2-3倍的加速效果。

热点热

BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架

作者:learningmou 

for、while循环中的else用法

作者:小小的我呀 

阿里云 CDN HTTPS 最佳实践系列——动态证书(一)

作者:樰篱    发表在:阿里云CDN服务

知识整理

阿里JAVA开发手册零度的思考理解(一)

作者:匠心零度 

INTERSPEECH 2017系列 | 语音识别技术之自适应技术

作者:黄智颖 

人工智能语聊的相关原理学习(二)

作者:欲泰78786 

工智能语聊的相关原理学习(一):Huffman编码

作者:欲泰78786 

网络安全事件频发,怎么保护自己的生物识别信息

作者:浮生递归 

美文回顾

Clojure快餐教程(1) - 运行在JVM上的Lisp方言

作者: lusing 

HTAP数据库——HybirdDB for MySQL产品和典型方案介绍

作者:场景研读 

自己工作常用的linux命令:tail 命令

作者:水灵儿

自己工作中常用的前端技巧分享下

作者:水灵儿

图文解析PHP对象的赋值操作是“传值”还是“传址”

作者:雪融无痕 

HangFire分布式后端作业调度框架服务

作者:青蛙天涯

jvm系列(五):Java GC 分析

作者:行者武松 


往期精选回

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
深度学习工程实践:PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。
42 7
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
94 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习
深度学习中的模型压缩技术
【10月更文挑战第5天】 本文探讨了深度学习中的模型压缩技术,包括权重剪枝与共享、低秩分解、知识蒸馏和量化等方法。通过这些技术,我们可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算量,从而提升模型的实用性。
27 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术:精度与效率的平衡
在深度学习领域,模型压缩技术已经成为一项关键技术。它通过减少模型的参数数量和计算量,实现了模型的轻量化和高效化。本文将介绍几种常见的模型压缩方法,包括参数剪枝、量化、知识蒸馏等,并探讨这些方法如何帮助模型在保持精度的同时提高运行效率。我们将分析每种方法的原理、实现步骤以及优缺点,并通过实验结果对比不同方法的性能表现。最后,我们将讨论模型压缩技术在未来可能的发展方向及其应用前景。
60 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
关于深度学习量化的操作
0. 简介 深度学习中做量化提升运行速度是最常用的方法,尤其是大模型这类非常吃GPU显存的方法。一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度(例如8比特定点)来近似表示达到模型轻量化,加速深度学习模型推理,目前8比特推理已经比较成熟。比如int8量化,就是让原来32bit存储的数字映射到8bit存储。int8范围是[-128,127], uint8范围是[0,255]。 使用低精度的模型推理的优点:1. 模型存储主要是每个层的权值,量化后模型占用空间小,32比特可以缩减至8比特,并且激活值用8比特后,减小了内存的访问带宽需求。2:单位时间内处理定点运算指令比浮点数运算指令多。 1.
70 12
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术
在现代深度学习应用中,模型的复杂性和体积不断增加,给存储和计算带来了巨大的挑战。为了解决这些问题,模型压缩技术应运而生,并成为研究热点。本文将介绍什么是模型压缩技术,探讨其常见方法及应用实例,分析其在实际应用中的效果和前景。
48 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
本文深入探讨了深度学习领域中的模型压缩技术,包括权重剪枝、量化、知识蒸馏和轻量级模型设计。通过对比实验结果,展示了这些技术在保持模型精度的同时,显著降低计算资源和存储需求。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 文件存储
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
本文旨在探讨深度学习领域中的模型压缩技术,包括其背后的理论基础、常见方法以及在实际场景中的应用。我们将从基本的量化和剪枝技术开始,逐步深入到更高级的知识蒸馏和模型架构搜索。通过具体案例分析,本文将展示这些技术如何有效减少模型的大小与计算量,同时保持甚至提升模型的性能。最后,我们将讨论模型压缩技术未来的发展方向及其潜在影响。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
随着深度学习技术的迅速发展,复杂的神经网络模型在许多任务中取得了显著成果。然而,这些模型通常参数量大,计算复杂度高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这个问题,模型压缩技术应运而生。本文将探讨几种主流的模型压缩方法,包括权重剪枝、量化和知识蒸馏,介绍其基本原理、实现步骤以及在实际应用中的效果。通过具体案例分析,我们将展示如何有效地使用这些技术来减少模型的大小和计算需求,同时保持甚至提升模型的性能。最后,我们将讨论当前模型压缩技术面临的挑战和未来的发展方向。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术
在这篇文章中,我们将探讨深度学习领域中的一项重要技术——模型压缩。随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习模型变得越来越复杂,但这也带来了计算资源的巨大需求。为了解决这个问题,模型压缩技术应运而生。本文将介绍什么是模型压缩、为什么需要它以及几种常见的模型压缩方法。
28 0