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如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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影响云计算性能因素剖析

如今出现了很多基于云计算技术的各种云服务,可是如何去衡量一个云服务的好与差,并没有很清晰的标准。其实,对于云服务,一定程度上是由云计算技术的性能所决定的。说到性能,尤其是云计算的性能,受影响的因素很多。需要对整个系统进行研究,这包括了所有的硬件组件和整个软件堆栈,所有数据路径上和软硬件上所发生的事情都包括在内,因为这些都有可能影响性能,这使得性能评估变得异常复杂。当云计算性能出现问题时,也很难找到问题的症结。性能瓶颈往往是复杂的,还会以意想不到的方式互相联系,修复了一个问题可能只是把瓶颈推向了系统里的其它地

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