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小米移动端深度学习框架实践

  • 2019-09-17
  • 本文字数:485 字

    阅读完需:约 2 分钟

小米移动端深度学习框架实践

AICon北京2018大会上,何亮亮讲师做了《小米移动端深度学习框架实践》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


随着深度学习领域的快速发展,以及移动端芯片计算能力的逐步提升,设备端上的深度学习推理正在变成一个趋势,一个好用的深度学习框架成为深度学习应用落地的关键。MACE 是开源的专门为移动端芯片优化的深度学习框架。本次分享主要介绍 MACE 在开发和使用中的一些经验总结。


演讲提纲:


  1. 设备端深度学习的趋势

  2. 设备端深度学习框架的优化方法

  3. (1)性能优化

  4. (2)内存优化

  5. (3)框架精简

  6. (4)模型加载

  7. (5)模型安全

  8. 小米设备端深度学习应用场景举例


听众收益:


  1. 了解设备端深度学习的典型应用情况

  2. 了解设备端深度学习框架 MACE 开发优化与使用经验总结


讲师介绍


何亮亮


小米 深度学习框架负责人


何亮亮,小米深度学习框架负责人,软件工程师,目前负责服务端与移动端深度学习框架,移动端异构计算优化等方面的研发工作。在分布式系统、存储与数据库、异构计算、深度学习、计算机视觉等领域有丰富的实践经验。


内容剧透:《比拼三大移动端深度学习框架,小米 MACE 有哪些优势?》












完整演讲 PPT 下载链接


https://aicon.infoq.cn/2018/beijing/#schedule


2019-09-17 13:591128

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