标签： 推理加速
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AI模型压缩量化技术：高效优化与应用实践
AI模型压缩量化技术是解决模型部署资源瓶颈的关键。通过量化与压缩算法降低参数量与计算复杂度，结合剪枝、知识蒸馏…
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AI模型压缩与量化：轻量化关键技术
随着深度学习模型复杂度提升，轻量化成部署关键。AI模型压缩与量化通过结构剪枝、参数共享及低比特数值转换，显著减…
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AI模型压缩与量化技术：高效优化方法
针对AI模型部署的体积与算力瓶颈，压缩与量化技术通过参数剪枝、位宽量化（如INT8）及知识蒸馏等方法，精简模型…
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AI模型压缩量化技术：高效推理优化之道
为解决AI模型部署中的计算资源消耗大、推理效率低难题，模型压缩量化技术通过降低参数精度（如INT8量化）、剪枝…
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机器学习算法优化策略：训练与推理效率提升路径
本文聚焦机器学习算法优化，从训练与推理双路径出发，探讨分布式训练、模型压缩、量化剪枝等策略，结合硬件加速与软件…