如何利用 Core ML Tools 优化 Transformer 模型在 iPhone 神经网络引擎上的表现
Transformer 模型,如 BERT 或其轻量化版本,在自然语言处理任务中表现出色。然而,由于其复杂的矩阵乘法和注意力机制,它们对移动端性能提出了巨大挑战。iPhone 上的神经引擎(ANE)是实现高性能端侧推理的关键,但需要模型以 ...
Transformer 模型,如 BERT 或其轻量化版本,在自然语言处理任务中表现出色。然而,由于其复杂的矩阵乘法和注意力机制,它们对移动端性能提出了巨大挑战。iPhone 上的神经引擎(ANE)是实现高性能端侧推理的关键,但需要模型以 ...
详解神经网络权重的聚类压缩算法:如何利用 Codebook 降低移动端内存带宽压力 在移动端和边缘设备上部署深度学习模型时,模型体积和推理时的内存带宽往往是最大的性能瓶颈。传统的量化(如INT8)可以压缩数据,但聚类压缩提供了一种更为灵活且...
在复杂的AI推理加速和模型部署场景中,我们经常需要对自定义的神经网络架构进行修改、融合或适配特定的硬件加速器。PyTorch 2.0生态系统中的核心工具 torch.fx 为我们提供了强大的基础能力——符号追踪(Symbolic Traci...