q = round(r/scale) + zeropoint \\其中,q 是量化后的整数值,round() 表示四舍五入操作。 缩放因子与零点需要根据数据的范围(最大值和最小值)计算得到。 缩放因子的计算公式如下: scale = (rmax - rmin)/(qmax - qmin) \\零点的计算公式如下。 zeropoint = round(qmin - rmin/scale) \\在推理过...
一、QNNPACK的原理 QNNPACK利用了量化技术,将深度学习模型的参数从常规的32位浮点数(FP32)降低到8位无符号整数(UINT8),从而大大减少了存储和计算所需的资源。这种量化技术通过引入一定的精度损失,换取了计算效率和存储空间的显著提升。在QNNPACK中,量化值q[i]与实值表示r[i]的关系如下:r[i]=scale*(q[i]–ze...
图三:QNNPACK 和传统矩阵乘对局部计算的处理 而在量化神经网络中,由于 比较小,计算核处理中使用到的内存完全可以容纳在一级高速缓存中,即使不重新组织内存,高速缓存的重用率也足够高。 参考图三左侧部分,QNNPACK 计算核一次会使用 8 行输入(假定图中绘制以 8 为基础分块)。尽管对第一个 8×8 矩阵块的向量化加...
水平1:无需数据和反向传播 水平2:需要数据但不需要反向传播,例如IAO的校准 水平3:需要数据也需要反向传播,即模型量化之后需要微调,而且量化方法可以适用于所有模型 水平4:需要数据和反向传播,但是针对特殊的模型,其会先寻找模型的量化友好结构,比如针对mobilenet的量化,通过去除每个通道的BN和非线性激活函数减少通道之间...
QNNPACK(Quantized Neural Networks PACKage 是 Marat Dukhan (Meta) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库,其卓越的性能表现一经开源就击败了几乎全部已公开的加速算法。到目前为止,QNNPACK 仍然是已公开的,用于移动端(手机)的,性能最优的量化神经网络加速库。本文将会深入介绍 QNNPACK 算法的实现过程。
为了进一步提高模型在移动设备上的运行效率,QNNPACK引入了先进的量化技术。量化是一种将神经网络中的权重和激活值从高精度表示转换为低精度表示的过程,这样做的好处是可以显著减小模型大小,降低内存占用,并加快推理速度。QNNPACK在这方面做得尤为出色,它支持多种量化方案,可以根据不同应用场景灵活选择最适合的方法。比如,...
QNNPACK(Quantized Neural Networks PACKage 是 Marat Dukhan (Meta) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库,其卓越的性能表现一经开源就击败了几乎全部已公开的加速算法。到目前为止,QNNPACK 仍然是已公开的,用于移动端(手机)的,性能最优的量化神经网络加速库。本文将会深入介绍 QNNPACK 算法的实现过程。 前置知识回顾...
QNNPACK 的全称是 Quantized Neural Network PACKage（量化神经网络包），是 Facebook 应用的一部分，已经被部署到全球数十亿台移动设备中。这个新库可以执行高级计算机视觉任务，如在手机上实时运行 Mask R-CNN 和 DensePose 或在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类。Facebook 开源 QNNPACK，为优化...
QNNPACK 的全称是 Quantized Neural Network PACKage(量化神经网络包), 是 Facebook 应用的一部分,已经被部署到全球数十亿台移动设备中。这个新库可以执行高级计算机视觉任务, 如在手机上实时运行 Mask R-CNN 和 DensePose 或在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类。 Facebook 开源 QNNPACK,为优化...
全称:Quantized Neural Network PACKage(量化神经网络包) 开源时间:2018年10月 开源用户:Facebook GitHub地址:https://github.com/pytorch/QNNPACK 45.1 特点: 低密度卷积优化函数库; 可在手机上实时运行Mask R-CNN 和 DensePose; 能在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类; ...