移动端 GPU 加速详解:如何通过 OpenGL 与 Vulkan Shader 实现极速卷积运算
移动端AI推理对速度和功耗要求极高。传统的CPU卷积计算密集,难以满足实时性需求。将计算任务迁移到移动GPU上是主流的加速策略,而OpenGL ES (GLES) 和 Vulkan Shaders是实现这一目标的核心工具。 本文将聚焦于如何...
移动端AI推理对速度和功耗要求极高。传统的CPU卷积计算密集,难以满足实时性需求。将计算任务迁移到移动GPU上是主流的加速策略,而OpenGL ES (GLES) 和 Vulkan Shaders是实现这一目标的核心工具。 本文将聚焦于如何...
模型剪枝(Pruning)作为一种重要的模型压缩技术,其核心思想是移除神经网络中不重要的权重,从而减小模型体积并理论上降低计算量(FLOPs)。然而,在实践中,尤其是部署到通用CPU或GPU上时,我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...
在深度学习领域,模型规模不断增大,对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32(单精度浮点数)运算虽然精度高,但计算量大、能耗高。为了解决这一问题,NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core,并结合软件层面的混合精度(Mi...