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模型量化之野望从量化工具、硬件和NN架构的共同设计、联合多种压缩方法和量化训练展望模型量化发展a.量化工具：使用当前的方法，将不同的NN模型量化并部署到INT8是很简单的，而不会明显失去准确性。有几个软件包可用于部署INT8量化模型（例如，Nvidia的TensorRT、TVM等），每个软件包都有良好的文档。然而，用于低位精度量化的软件并不广可用，有时也不存在。例如，Nvidia的TensorRT目前不支持INT8以外的量化。此外，对INT4量化的支持直到近才被添加到TVM中。使用INT4/INT8进行低精度和混合精度量化在实践中有效和必要的，因此，开发用于低精度量化的高效软件API将产生重要影响。兰州河床亮化照明公司银川小区亮化公司有多少公司选哪家.

随着深度学习的发展，一方面深度学习模型的规模和表达能力不断提升，另一方面业务场景和需求也不断丰富， 如何在业务场景下实现模型的高性价比部署，是一个重要且亟待解决的问题。一般地说，模型部署面临内存和性能的双重挑战，我们往往需要在有限的内存限制下，达成业务需要的吞吐量或者延时指标，即进行部署优化。目前主要的部署优化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸馏等，本系列先针对比较简便的部署优化方案——量化进行一些讨论。。。。。

城市桥梁亮化工程体量大，在项目中应考虑如何达到既节约又美化的效果，要成功落地实属不易。那么，城市桥梁亮化工程重点考虑什么？1.城市桥梁亮化工程要注重整体协调性，应结合周边环境亮化风格，再利用光线照射的强弱变换、色彩搭配对桥梁进行二次造景，不仅突出桥梁的雄姿，更美化夜景、营造城市氛围。2.城市桥梁亮化工程要注重控制投入，亮化工程公司要强化节约意识，建立项目成本控制体系，抓好每个环节成本投入，正直做到花比较少的钱，比较做好的亮化效果。银川古建筑照明亮化公司有多少公司选哪家.

模型量化的形式形式上，可分为均匀量化（线性量化，包括对称和非对称）和非均匀量化（对数量化），通常来说量化函数是一个分段的常数函数，不同的量化等级之间的距离是相等的，即均匀量化，然而数据的分布往往不是均匀的，所以均匀量化不是比较合理的方案，因此有一些研究针对量化函数本身进行学习量化还可分为对称量化和非对称量化。量化前后0点的值不变的称为对称量化。但在实际过程中，量化的对象分布式不均匀的，不一定在0点值两边对称，所下图右侧所示，量化前后0点的值不同的称为非对称量化。西宁楼体亮化公司有多少公司选哪家.兰州新区古建筑照明亮化照明哪家公司好

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模型量化的分类修改网络结构的量化感知训练，即需要数据，需要反向传播，同时调整网络结构。需要明显更多的训练时间和细致的超参数调整目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向兰州河床亮化照明公司

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