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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现更合理的内存管理算法,最大化内存复用率,绝大部分场景下达到内存使用下限值;提供模型压缩及聚类算法供开发者选择,进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速
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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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