干貨分享|超越連續(xù)體:量化在深度學習中的重要性
量化是深度學習中一個很有價值的過程,它將連續(xù)值映射到一組較小的離散有限值。這是一種強大的技術,可以顯著減少深度學習模型的內存占用和計算需求,使其更高效、更容易部署在資源受限的設備上。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? 7月28日13:30-14:45,英特爾邀您一起探討可應用于深度學習模型的不同類型的量化技術。此外,還將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮框架(NNCF ),以及其如何進一步為 OpenVINO?工具套件進行加持,從而實現(xiàn)卓越性能。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
百度飛獎團隊的資深工程師也將與大家共同探討量化壓縮與推理的聯(lián)合優(yōu)化問題,介紹 OpenVINO?如何對 PaddleSlim 量化模型進行支持。
點擊長圖,了解完整會議議程,掃描二維碼,即刻報名參會!
