通过分支界定算法降低动态范围
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了在高性能计算中，特别是机器学习和人工智能应用中对高精度计算的需求与硬件资源利用率之间的矛盾。提出了一种全新的基于分支界定的算法，通过动态范围来衡量复杂性，从而有效降低QUBO问题的精度需求。实验结果证明该算法在实际量子退火器上的有效性，具有提升硬件性能和资源利用率的潜力。
该论文提出了一种混合精度搜索方法，通过硬件无关的可微分搜索算法和硬件感知优化算法来优化混合精度配置。在MobileNetV1和MobileNetV2上展示了高达28.6%的端到端延迟降低，并在没有对子字节算术支持的系统上实现了加速。
