摘要: 在深度学习模型部署和优化领域,计算效率与资源消耗的平衡一直是一个核心挑战。PyTorch团队针对这一问题推出了创新性的技术方案——在其原生低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持。这一技术突破不仅实现了1至8位精度的嵌入层权重量化,还支持了具有8位动态量化激活的线性运算符,为解决资源受限环境下 阅读全文
posted @ 2025-01-09 10:05 deephub 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑