跨资源受限边端平台的深度计算模型分割方法

在深度模型分割相关研究中,时延预测直接决定了搜索到的模型分割方案的效果。然而,现有深度模型分割研究中多以实际测量的方式来获取,普适性较低且耗时耗力、实用性不强。

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  • 发布于 2021-07-12 11:49
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边端融合增强的模型压缩算法(X-ADMM)

为保证深度学习模型的预测精度,通常不能对其进行十分彻底的压缩,这导致压缩后的模型可能仍然不能顺利部署在嵌入式设备上。X-ADMM方法融合了模型剪枝和分割的优势,首先采用结构剪枝的方式并基...

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  • 发布于 2021-07-12 11:44
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基于pytorch框架的模型资源预测器(PFLOPS)

平台相关的资源预测对边端协同深度计算中的模分区与资源分配十分重要,而实际测量将耗能耗时,不利于高效、快速的边端协同计算过程。

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  • 发布于 2021-07-12 11:35
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基于图的深度模型自适应手术刀算法(GADS)

基于图的深度模型自适应手术刀算法

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  • 发布于 2021-07-08 12:52
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