1. 自适应:SAMP 在训练后量化推理方法中平衡计算精度和延迟性能。用户可以针对不同的任务选择合适精度和推理延迟的混合精度配置。SAMP 还可通过自适应分配方法推荐给用户最佳的量化组合模式。 2. 推理效率:在较宽的精度范围(浮点到定点)中,SAMP 显示出比其他推理工具包更好的推理加速。在中文语言理解测评基准(CLUE)...
1. 自适应:SAMP 在训练后量化推理方法中平衡计算精度和延迟性能。用户可以针对不同的任务选择合适精度和推理延迟的混合精度配置。SAMP 还可通过自适应分配方法推荐给用户最佳的量化组合模式。 2. 推理效率:在较宽的精度范围(浮点到定点)中,SAMP 显示出比其他推理工具包更好的推理加速。在中文语言理解测评基准(CLUE)...