标签： 低精度计算

AI模型压缩与量化是实现轻量化高效优化的关键技术。通过参数精简、数值离散化（如剪枝、量化）等方法，降低计算复杂…

AI模型压缩与量化技术是实现模型轻量化与高效部署的核心。针对深度学习模型体积庞大、计算资源消耗高的问题，通过剪…

针对AI模型部署中的冗余问题，模型压缩与量化技术通过剪枝、蒸馏、低精度表示等手段，减少参数与计算量。本文剖析其…

随着AI模型复杂度提升，轻量化需求迫切。模型压缩（如剪枝、知识蒸馏）与量化技术通过减少参数、降低比特精度，显著…

AI模型压缩与量化是实现轻量化部署的核心技术，通过剪枝、量化、知识蒸馏等方法，大幅降低模型体积与计算复杂度，解…

AI模型压缩与量化是解决模型部署资源瓶颈的关键技术。本文系统梳理剪枝、知识蒸馏、量化（INT8/FP16）等核…

AI模型压缩与量化是实现轻量化的关键技术。通过剪枝、量化、知识蒸馏等方法，减少模型参数与计算量，降低存储与能耗…