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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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 数据高效的神经网络压缩 第5章 1-bit等价性研究 华为云 面向未来的智能世
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是相对平稳。 高压缩率 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本,节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中,显著提高查询的性能。 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本,节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中,显著提高查询的性能。
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多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down优化,从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩:CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据,可以减少60%~80%数据存储空间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器
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