干货：如何从系统层面优化深度学习计算？

发布时间：2018-06-14 17:48:41 所属栏目：教程来源：伍鸣

导读：【资讯】编者按：在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面来

　　设备内存的大小往往限制了可以处理的模型规模，解决这一问题的一个思路是对模型进行压缩和量化。如今学术界和工业界已经有大量的研究工作提出不同的压缩和量化的方法，然而，在实际的应用场景中使用压缩和量化仍然是个繁琐的迭代过程。在这个过程中，用户可能会进行以下几个方面的尝试。