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AdaFlow：在异步移动数据中进行机会推断的广义亲和控制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
随着移动设备上深度学习模型需求的增加，本文评估了在异构处理器上进行并行推理的能力与挑战，指出了技术局限性和优化机会。
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关键要点
- 移动设备上对深度学习模型的需求不断增加。
- 异构处理器（如CPU、GPU和NPU）可以加速深度学习推理。
- 通过并行执行，移动设备能够提高推理效率。
- 本文通过实验评估了在异构移动处理器上进行并行推理的能力与挑战。
- 识别了现有技术的局限性。
- 强调了跨层级优化的机会。
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