5. 异構計算 (Heterogeneous computing)_「三 ,AI 算法優化」
是指利用不同類型的處理器來處理多樣化的人工智能工作負載，以提高整體計算效率。這種方法結合了CPU、GPU、FPGA等多種計算單元，根據任務需求選擇最佳處理器。 過程：在執行人工智能任務時，系統會根據工作負載的性質，動態選擇最適合的處理器進行計算。這種選擇可以基于實時性能監控...
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10月14日讀畢需時 1 分鐘
4. 高效的圖像和視頻架構 (Efficient image & video architecture)_「三 ,AI 算法優化」
高效的圖像和視頻架構 (Efficient image & video architecture) 指的是設計更小的神經網絡，其性能與原始架構相當或優于原始架構，旨在提升計算效率幷降低資源消耗。 過程：通過對現有神經網絡架構進行研究，識別出冗餘部分幷進行簡化和優化，從而形成...
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3. 推測解碼 (Speculative decoding)_「三 ,AI 算法優化」
是一種通過結合大型模型與草稿模型來提高令牌生成速率的技術。此方法在自然語言處理任務中尤爲有效，旨在加速文本生成過程。 過程：在推測解碼中，首先使用大型模型進行深度推理，生成初步的輸出，然後將這些輸出傳遞給草稿模型進行進一步處理。草稿模型通常較小且運行速度較快，能够迅速生成最...
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2. 量化與壓縮 (Quantization & compression)_ 「三 ,AI 算法優化」
通過降低模型的位精度來减少存儲和計算需求，同時保持所需的準確度。這一過程通常涉及將浮點數權重轉化爲較低位數（如8位或16位整數），以减小模型的大小幷加快計算速度。 過程 ：在模型訓練完成後，進行量化以减少參數的位數。此過程中，采用特定的技術來調整模型，使其在量化後仍能維持高...
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1. 蒸餾 （Distillation）_ 「三 ,AI 算法優化」
蒸餾 （Distillation） 將一個大型、複雜的模型（通常稱爲教師模型）所學到的知識轉移到一個更小、更簡單的模型 過程：首先，訓練一個複雜的教師模型，它在處理大量數據時表現出色。接著，利用教師模型生成“軟標簽”，即對每個類別的預測概率分布。這些軟標簽不僅包含了類別信息...
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