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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
DA C++的方式相似,可以实现更多功能的算子,灵活编写各种网络模型。编写完成的算子会交给编译器进行编译,最终执行在AI Core或AI CPU上发挥出芯片的加速能力。 3、在合适的场景下,TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升,让神经网络算子可以基于不同层级的缓冲器进行多
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章
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