Kimad: 带宽感知的自适应梯度压缩

OneAdapt是一种通过优化配置选项来提高深度学习推理准确性的方法，同时降低网络带宽和GPU资源的使用量。它利用深度神经网络的可微性来快速估计准确度梯度，并在一系列配置选项范围内实现这些目标。与现有技术相比，OneAdapt可减少带宽和GPU使用量15-59%，同时保持准确度相当或提高1-5%，且使用相同或更少的资源。