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刘涛-Adlik 对深度学习模型推理优化的实践(GOTC上海会场)(27页).pdf

上传人: 懒人 编号:82804 2022-07-14 27页 6.68MB

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本文介绍了AI、大数据与数字经济论坛上,刘涛关于Adlik深度学习模型推理优化的实践背景、Adlik工具包的特点和优势、Adlik的架构设计、模型优化和编译器、推理引擎、以及模型部署等方面的实践案例和成果。Adlik直接使用训练框架进行推理效率低下,无法满足性能要求。Adlik支持多种硬件,与现有推理解决方案无缝协作,是一个开源项目。Adlik的模型优化器和压缩技术可以显著提高小模型的推理性能。Adlik的模型优化器、知识蒸馏等技术可以减小小模型的规模,提高性能。Adlik支持多种硬件,具有高效、方便、便携等特点。
"Adlik如何优化深度学习模型推理?" "Adlik如何提高模型推理的效率和性能?" "Adlik在人工智能应用场景中的实践有哪些?"
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