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- 深度學(xué)習(xí)內(nèi)存分配 內(nèi)容精選 換一換
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l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場(chǎng)景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l Lite來(lái)自：百科![]()
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-保障測(cè)試壓力：根據(jù)組件特點(diǎn)，盡可能多地分配該組件依賴的物理資源（CPU、磁盤、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等） 第二部分為重復(fù)資源監(jiān)控、確定瓶頸、優(yōu)化動(dòng)作，可以針對(duì)性解決問題，提升性能 -分配物理資源：使用性能監(jiān)控工具觀察系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行記錄，如CPU、磁盤、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序GC狀況、熱點(diǎn)函數(shù)等來(lái)自：百科![]()
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