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查询Tags标签： int8，共有 8条记录-
基于PPQ的CNN卷积神经网络INT8型量化感知训练应用小结
1、引言 对于在FPGA端侧进行CNN卷积神经网络加速，合适的量化方法不仅能够有效的提升DSP在单位周期内的操作数，同样也能够降低对存储空间、片内外交互带宽、逻辑资源等的需求。例如采用16Bit量化方式，每个DSP可以进行1次乘法运算；采用8Bit量化方式，DSP可以进行2次乘法…
2022/4/23 6:16:06 人评论 次浏览 -
英伟达TensorRT 8-bit Inference推理
英伟达TensorRT 8-bit Inference推理 引论 ● 目标：将FP32 CNN转换为INT8，不会造成显著的精度损失。 ● 原因：Int8 Math具有更高的吞吐量和更低的内存需求。 ● 挑战：INT8的精度和动态范围，明显低于FP32。 ● 解决方案：在将训练模型权权重化为INT8时，及在INT8计算…
2021/11/15 6:40:10 人评论 次浏览 -
英伟达TensorRT 8-bit Inference推理
英伟达TensorRT 8-bit Inference推理 引论 ● 目标：将FP32 CNN转换为INT8，不会造成显著的精度损失。 ● 原因：Int8 Math具有更高的吞吐量和更低的内存需求。 ● 挑战：INT8的精度和动态范围，明显低于FP32。 ● 解决方案：在将训练模型权权重化为INT8时，及在INT8计算…
2021/11/15 6:40:10 人评论 次浏览 -
TensorRT——INT8推理
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e…
2021/11/11 23:12:21 人评论 次浏览 -
TensorRT——INT8推理
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e…
2021/11/11 23:12:21 人评论 次浏览 -
FP16与INT8
AI计算中的两种数据格式 FP16和INT8同为端侧AI计算深度学习模型中的常用数据格式，在不同的AI应用中具有独特优势 什么是FP16呢？ 在计算机语言中，FP32表示单精度浮点数，相应的FP16就是半精度浮点数。与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，也因此FP16是更适合在移动终端侧…
2021/10/2 23:14:26 人评论 次浏览 -
FP16与INT8
AI计算中的两种数据格式 FP16和INT8同为端侧AI计算深度学习模型中的常用数据格式，在不同的AI应用中具有独特优势 什么是FP16呢？ 在计算机语言中，FP32表示单精度浮点数，相应的FP16就是半精度浮点数。与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，也因此FP16是更适合在移动终端侧…
2021/10/2 23:14:26 人评论 次浏览 -
go语言结构体字段内存布局
package mainimport "fmt" func main() {fmt.Println("---------------结构体字段是连在一起的-----------------------")//一个结构体各种各样的字段是连在一体的//结构体占用一段连续的内存空间type x struct {a int8b int8c int8d int8}m := x{a: …
2021/7/8 7:06:20 人评论 次浏览
