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在 FPGA 上使用低精度 Minifloats 和整数进行后训练量化

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内容提要

本文介绍了一种高效部署深度神经网络的梯度后训练量化方法（GPTQ），提出了设计更高效、可扩展的GPTQ方法的准则和基于重要性的混合精度技术，共同促进了GPTQ方法和网络的性能改进。

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标签

fpga 准则 基于重要性的混合精度技术 梯度后训练量化方法 深度神经网络 高效部署
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