Facebook 开源了 FBGEMM，一个针对服务器推理优化的高性能核心库。 与其他库不同，FBGEMM 最大程度优化了 CPU 性能，通过降低精度计算来加速深度学习模型。 目前 Facebook 已经在自己的服务中使用该库，与目前的生产基准相比，它带来了两倍的性能提升。
FBGEMM 的最大特点是优化低精度数据。 与科学计算中使用的传统线性代数库不同，FBGEMM 不使用 FP32 或 FP64 精度，可以为小批量提供有效的低精度通用矩阵乘法（GEMM）运算，并支持精确损失最小化技术，例如行式（Row-wise）量化和异常值感知量化。
FBGEMM 已在 Facebook 上大规模部署，加速了许多端到端人工智能服务，包括将英语翻译成西班牙语的速度提高 1.3 倍，减少了 40％ 的推荐系统信息源动态内存带宽的使用 ，并将机器学习系统 Rosetta 的字符检测速度提升2.4倍（Rosetta 是 Facebook 用来理解文本，图像和视频内容的系统。）
详情请看 这里 的介绍。
以上所述就是小编给大家介绍的《Facebook 开源 FBGEMM，服务器端推理优化库》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- 阿里开源深度神经网络推理引擎 MNN
- 英伟达深度学习推理引擎TensorRT，现在开源了
- 开源｜dl_inference：通用深度学习推理服务
- Facebook 开源 FBGEMM，服务器端推理优化库
- 微软开源用于机器学习模型的高性能推理引擎ONNX
- 阿里开源首个移动AI项目，淘宝同款推理引擎
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
Dreamweaver基础教程
李振华、季小武、季小武、李振华 / 清华大学 / 2005-6 / 23.00元
本书通过实例的方式介绍了Macromedia公司的Dreamweaver MX 2004的使用方法和技巧。 全书由14章组成，第1章和第2章介绍了软件的应用领域、知识结构、界面组成等；第3章到第12章是本书的重点部分，通过实例制作介绍了站点的建立，表格、文本及样式的创建，链接、图像、行为的使用，层、表单、框架的创建和使用以及动画、多媒体的制作等主要知识点；第13章和第14章介绍了插件技......一起来看看 《Dreamweaver基础教程》 这本书的介绍吧!
