一个强大的框架,通过集成sparse kernel、量化、剪枝和注意力键/值的缓存,进一步优化了在CPU上进行的能力。
DeepSparse的特点:
1. 在CPU上实现GPU级推理
2. 集成稀疏内核
3. 支持量化和剪枝
4. 高效稳定的模型部署
5. 无需专用加速器
DeepSparse的功能:
1. 优化深度学习模型的推理速度
2. 在CPU环境下高效运行大型模型
3. 实现模型的稀疏化和量化
4. 减少计算资源消耗
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一个强大的框架,通过集成sparse kernel、量化、剪枝和注意力键/值的缓存,进一步优化了在CPU上进行的能力。
DeepSparse的特点:
1. 在CPU上实现GPU级推理
2. 集成稀疏内核
3. 支持量化和剪枝
4. 高效稳定的模型部署
5. 无需专用加速器
DeepSparse的功能:
1. 优化深度学习模型的推理速度
2. 在CPU环境下高效运行大型模型
3. 实现模型的稀疏化和量化
4. 减少计算资源消耗