QNNPACK如何支持移动设备和嵌入式设备？

阿尔多利亚 2023-06-01 16:46:44

QNNPACK如何支持移动设备和嵌入式设备？

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weixin_38498942 2023-06-01
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QNNPACK支持多种移动设备和嵌入式设备的CPU架构，如ARM、AArch64等，同时支持多种操作系统，如Android、iOS、Linux等。

模型压缩与加速技术用于轻量化部署，提高模型效率，适用于移动端和嵌入式设备等资源受限环境
模型压缩与加速技术是指通过剪枝、量化、蒸馏等方法，对深度学习模型进行优化，以降低其计算和存储成本，提高推理速度，从而实现轻量化部署。这些技术的出现源于深度学习模型在实际应用中对计算资源和存储资源的巨大需求，特别是在移动端、嵌入式设备等资源受限的环境下。在这些场景中，传统的大型深度学习模型通常会因为过于庞大和计算密集而无法直接应用，因此，对模型进行压缩和加速成为了迫切的需求。 模型压缩与加速技术的目标是在尽量保持模型性能的同时，将其尺寸和计算开销降到最低。剪枝技术通过删除模型中不重要的连接或参数，减少了模型的规模，从而降低了存储和计算成本。量化技术则将模型中的浮点参数转换为低精度的定点参数，从而减少了模型的内存占用和计算开销。蒸馏技术则是利用一个大型教师模型的知识来指导一个小型学生模型的训练，以实现模型的精简和加速。 这些技术的应用场景非常广泛。例如，在移动端的智能手机上，模型压缩与加速技术可以使得语音识别、图像识别、自然语言处理等任务更加高效地运行，提升用户体验。在嵌入式设备上，比如智能家居设备、智能摄像头等，这些技术可以使得设备更加智能化，同时减少了能耗和硬件成本。
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署1
第十七章 模型压缩及移动端部署17.1 模型压缩理解17.2 为什么需要模型压缩和加速？17.3 模型压缩的必要性及可行性17.4 目前有哪些深度学习模型压缩方
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模型压缩技术从零到一
模型压缩是深度学习中的重要技术，旨在减小模型尺寸和计算需求，特别适合在移动设备或嵌入式系统上部署。本文将简要介绍几种主要方法，帮助您理解其基本原理和应用场景。剪枝：通过移除不重要的权重或神经元减小模型尺寸。量化：将浮点数权重转换为低精度格式（如8位整数）以加速推理。知识蒸馏：训练小型模型模仿大型模型的行为，保持性能。低秩分解：将权重矩阵分解为较小矩阵，减少参数数量。轻量级模型设计：从头设计高效架构，如MobileNet，减少计算量。模型压缩技术各有其适用场景。
pytorch 模型量化方法总结
后端：x86、arm移动嵌入式平台； 对应参数：‘fbgemm’ 、 ‘qnnpack’ minglingh
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