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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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每秒10亿次更新、实现秒级同步延迟,腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会

机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习时代的推荐系统,腾讯完成了「破局」。 在现代社会,网络购物、订餐以及其他各种形式的在线消费已经成为了日常生活的重要组成部分。在享受便利生活的同时,人们有时不得不受困于浩瀚复杂的信息和数据。这时,对个性化和智能化推荐系统(Recommender System)的需求变得日益强烈。这些系统能够有效解决信息过载问题,根据用户历史偏好和约束更精准地推荐个性化物品,从而提升用户体验。而随着深度学习应用的爆发式发展,基于深度学习的推荐得到了越来越多的关注。 深度学习推荐系统(D

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