如上所说,模型的加速要从计算量、通信、内存三个角度综合分析考虑。下面从所需资源,不同角度分别如何进行加速分析。 1、计算加速 2.1.1 计算所需资源分析 模型的算子类型主要分为两类: a) 计算密集型:GEMM batchGemm 估计方法:tensor core峰值使用效率。计算密度类【Airthmetic Intensity(AR)】直接影响GEMM计算...
模型加速技术第一步分析一个模型:模型大小的衡量,指标包括*计算量,参数量,访存量,计算密度*。前三个是绝对值,最后一个是相对值;访存比往往是影响推理的重要因素。不同后端平台能够通过api计算不同模型在某一设备上的指标情况。 当影响运行速度的是模型的计算量时,减少模型的运算量,可以使用剪枝操作,将不要的权重...
Resnet-152 神经网络的提出证明了越宽越深越大的模型往往比越窄越浅越小的模型精度 要高,但是越宽越深越大的模型对计算资源要求更高,而现在模型应用越来越倾向于从云端 部署到边缘侧,受限于边缘侧设备的计算资源,我们不得不考虑设备存储空间(storage)、 设备内存大小(memory)、设备运行功耗(power)及时延性(latenc...
模型加速一般是对已经训练好的深度模型进行精简来得到轻量且准确率相当的模型。这里有一个重要的前提:深度神经网络并不是所有的参数都在模型中发挥作用,大部分参数其实是冗余的,只有一小部分对模型的性能产生关键作用。 根据这一前提条件,目前工业界主要通过以下几种方式对模型进行加速:包括不会改变网络机构的权值量化,...
进我的收藏夹吃灰吧:大模型加速超全指南来了 2023 年,大型语言模型(LLM)以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而,训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。
模型压缩是指对深度学习使用的深度网络进行重构、简化以及加速的技术。 重构:指利用深度网络的典型模块重新设计一个简单的网络结构; 简化:指在现有深度网络结构上进行参数压缩、层次以及维度的缩减; 加速:指提高深度网络训练、预测的速度。 网络经过训练之后,参数存在大量冗余,这些冗余的参数是不重要的、可以删除的,去除...
● 模型加速的目标: a. Increase inference speed:加快推理速度(应用层面)。 b. Reduce model size:压缩模型。 ● 关于模型的加速大致可以分为三个方面的加速: 1)平台(支持层面):数学运算(底层) 2)训练前:网络结构的设计 3)训练后:在训练好的模型上进行加速 ...
秘籍一. 模型加速之轻量化网络 从模型设计时就采用一些轻量化的思想,例如采用深度可分离卷积、分组卷积等轻量卷积方式,减少卷积过程的计算量。此外,利用全局池化来取代全连接层,利用1×1卷积实现特征的通道降维,也可以降低模型的计算量,这两点在众多网络中已经得到了应用。
从我们的经验来看，优化运行时模型的第一步是充分利用模型的架构。1.1.1 训练后量化 将算法模型权重的精度，由浮点类型（32-bits）转换到整型（8-bits），将会降低模型的准确度。但是，从内存存储角度来看，这大大降低了存储消耗，反正提高了CPU和硬件加速器的延迟。具体如何实现这个方法，主要取决于此算法模型所...
通过魔法访问C站后,我们可以正常浏览和下载模型,为接下来的加速下载做好准备。 二、选择适当的下载工具 为了加速C站模型的下载,我们需要选择一个合适的下载工具。在这里,我们推荐大家使用aria2这款开源下载工具。aria2支持多线程下载、断点续传、自动选择最佳下载源等功能,可以极大地提高下载速度和稳定性。同时,aria2...