如何利用 Netron 与系统 Profiler 分析移动端模型的关键路径与性能瓶颈
对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说,找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流,而...
对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说,找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流,而...
引言:为什么形式化验证对AI基础设施至关重要 随着AI模型被部署到自动驾驶、医疗诊断和关键基础设施管理等安全敏感领域,仅依靠传统的测试集准确率已远远不够。我们必须能够证明模型在面对预期外的输入或对抗性扰动时,仍然能够保持预期的安全属性(例如...
在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时,模型量化(如 INT8)是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而,对于大型语言模型(LLM)和现代 Transformer 架构,直接使用传统的后训练量化(PTQ)方法往往会导致显著的精度下降,甚...