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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 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章来自:百科在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库,开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎功能框架 TBE提供了基于TVM开发自定义算子的能力,通过TBE语言和自来自:百科
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11:19:32 伴随着信息技术的高速发展,数据和信息在现代企业中扮演着越来越重要的角色,信息数据的丢失和损坏将对企业造成难以估量的损失。如何抵御大规模的灾难事件受到人们越来越多的关注,现阶段而言,容灾是较好的解决方案。关键数据的备份与恢复操作已经成为系统日常运行维护的一个重要组成部分。 华来自:百科处理模块的相关参数。 -DVPP驱动位于功能架构的中下层,最贴近于DVPP的硬件模块,主要负责设备管理、引擎管理和引擎模组的驱动。驱动会根据DVPP下发的任务分配对应的DVPP硬件引擎,同时还对硬件模块中的寄存器进行读写,完成其他一些硬件初始化工作。 -最底层的是真实的硬件计算资来自:百科
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