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NVIDIA 自動駕駛實驗室:基于剪枝的 AI 模型優化

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-09-19 20:20 ? 次閱讀
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HALP(Hardware-Aware Latency Pruning)是一種旨在調整卷積神經網絡(CNN)和基于 Transformer 的網絡結構以實現實時性能的新方法。HALP 能夠優化預訓練模型,以最大限度地提高計算利用率。在使用 NVIDIA DRIVE Orin 的道路測試中,它始終優于其他方法。


觀看本期自動駕駛實驗室視頻,了解更多信息:



0000

介紹 Hardware-Aware Latency Pruning (HALP)


0034

常規的模型優化


0019

DNN 剪枝


0048

Hardware Aware Latency Pruning


0000

分類任務


0017

3D 目標檢測


0034

基于 HALP 優化 Transformers


0037

了解更多, 請訪問我們的 GitHub 和項目頁面


NVIDIA DRIVE 相關資源


  • 在 GitHub 上獲悉更多細節:

    https://github.com/NVlabs/HALP

  • 訪問項目頁面,詳情請見:

    https://halp-neurips.github.io/


GTC 2024 將于 2024 年 3 月 18 至 21 日在美國加州圣何塞會議中心舉行,線上大會也將同期開放。點擊“閱讀原文”掃描下方海報二維碼,關注更多會議及活動信息。



原文標題:NVIDIA 自動駕駛實驗室:基于剪枝的 AI 模型優化

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文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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