【CS231n】十五、深度学习的高效算法和硬件设计
使用在RNN和LSTM上,也是有效的:
结合上述两种方法,甚至可以将模型压缩到3%左右。
实验结果:
6、Winograd Transformation
思想就很简单,略过稀疏,和共享权值。
然后对比了CPU、GPU的速度,还有其他ASIC的能耗、速度。总之他的EIE是最好的(手动斜眼)。
软化如下(和Batch norm挺像的,基本的变换的思路,即Softmax):
在不同的网络下,增加了1%-4%的精度。 ???感觉怪怪的。
Volta架构 优化了Tensor Core。
性能对比 (都是图 快速略过)
2、TPU
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