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Kubernetes 与虚拟容器关系

这是一个较大的话题,早期基于软件全虚拟效率感人,现在 KVM 通过 CPU 硬件虚拟大大提高了效率,已经成为了主流方式。具体可以参考CPU 内存虚拟[1]。...因为对于公有云这种复杂巨系统,软件开发运维都是难题,它们必然是分开。如果直接运行在物理机上,那么软件开发将不得不直面硬件并且进行管理。...同时,上面提到 "类 Nova 虚拟机管理系统" 其实只是众多公有云程序中一种,考虑到环境隔离,比较合理方式是在此处再进行一次虚拟/容器。...考虑到这里是公司内资源相对安全可控,使用类似容器方式进行隔离对性能运维都好。性能损耗根据具体实现会有变化。...所以说学海无涯,回头是岸,面对公有云这样复杂系统时,整体上还是应该好读书不求甚解,需要/有兴趣时候再专注其中某一个小点吧~ 引用链接 CPU 内存虚拟: https://zhuanlan.zhihu.com

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APQ:联合搜索网络架构、剪枝量化策略

为了解决这个问题,最近工作已经应用了 AutoML 技术来使过程自动。研究人员提出了神经体系结构搜索(NAS)来使模型设计自动,大大优于人工设计模型。...APQ架构图 细粒度通道剪枝 OFA 网络 神经架构搜索旨在从较大搜索空间中找到一个好子网。传统上,每个采样网络都经过训练以获得实际精度,这非常耗时。...如上图右侧所示,将当前块量化位(权重激活)添加到输入嵌入中,以构建可感知量化精度预测器。然后,使用预先训练FP预测器权重作为初始来进一步微调量化感知精度预测器。...这样,量化精度预测器可以具有在不同体系结构/量化策略对之间进行归纳并了解体系结构量化策略之间相互关系能力。...对于具有量化位 b 权重为 w 每一层,我们将其线性量化为 ,量化权重为: 我们为每层设置不同v,以最小原始权重w量化权重w0之间KL散度 。

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    软考高级:关联关系、依赖关系、实现关系关系概念例题

    一、AI 解读 关联关系、依赖关系、实现关系关系是面向对象设计中四种基本关系。它们在类与类之间建立不同类型联系,以反映对象间相互作用、依赖继承关系。...泛关系(Generalization) 是一种继承关系,表示一般与特殊关系,即子类是父类一个特殊。 在泛关系中,子类继承了父类所有特性行为,并可以添加新特性行为或重写父类方法。...动物类可以被泛化为哺乳动物类鸟类,哺乳动物类鸟类是动物类特殊。 这四种关系是面向对象设计中非常重要概念,它们帮助设计者构建系统结构,明确类与类之间关系,以及它们如何相互作用。...它表示一种继承关系,子类继承父类特性行为 答案: D 解析: 泛关系是一种继承关系,其中子类继承父类属性方法,并且可以添加新属性方法或者覆盖父类方法。...这种关系是单向,从子类指向父类,而不是双向。选项A错误地描述了泛关系为双向关系,选项BC描述了其他类型关系

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    SDN基于意图网络(IBN)关系

    与SDN相比,基于意图网络(IBN)稍显稚嫩,虽然同为改变网络行业技术,但这两者之间处于什么样关系呢?...SDN基于意图网络由相似之处,IBN可以视为是SDN概念延伸并且进一步改善网络自动复杂性问题,其中包括减少手动配置网络等。 ?...十年前提出SDN是作为逻辑分离网络硬件软件一种方式,也是提供网络可编程性、提高自动降低成本手段。...虽然一些领先超大规模云服务提供商已经开始部署SDN对其网络进行编程,并大幅降低了成本,但是在自动网络运营方面,SDN能发挥作用相对有限。...基于意图网络通过消除手动配置来降低网络复杂性并提高自动水平,它使得用户或管理员使用自然语言向物理网络发送一个简答请求。

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    图神经网络(GNN)神经网络关系

    2 作为关系神经网络 本节介绍了关系图表示概念及其实例,展示了如何用统一框架捕捉不同神经网络架构。在深度学习背景下使用图语言有助于将两个世界结合,并为研究奠定了基础。...首先计算基线网络实例FLOPS作为参考复杂度,然后通过调整神经网络宽度以匹配参考复杂度,而无需更改关系图结构。...表2 顶级人工神经网络可以类似于生物神经网络 图6 生物(左)人工(右)神经网络图结构可视。 6 相关工作 神经网络连接。神经网络连接模式设计主要关注宏观结构微观结构。...然而,我们正在研究块稀疏内核快速稀疏ConvNet,以缩小理论FLOPS与实际收益差距,并为新硬件架构设计提供信息。 先验与学习。我们使用关系图表示作为结构先验,将图结构硬连接到神经网络上。...深度ReLU神经网络可以自动学习稀疏表示。问题是,在没有图先验情况下,训练全连接神经网络是否会出现任何图结构。 我们对经过训练神经网络进行“逆向工程”,研究其关系图结构。

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    稀疏&集成卷积神经网络学习

    今天主要和大家说是分类检测过程中,一些稀疏集成学习相关知识,首先大家说下图像目标定位与检测方法分类。 众所周知,当前是信息时代,信息获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。...目前在国内研究机构中,中国科学院自动研究所下属模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。自动所在交通场景视觉监控、人运动视觉监控行为模式识别方面进行了深入研究。...BoW 方法一个主要缺点为特征之间是相互独立,丢失了位置信息,Parts and structure 方法采用了特征之间关系,比如位置信息底层图像特征,将提取出特征联系起来。...稀疏卷积神经网络(SP-CNN) 神经科学研究表明[1] :神经元之间 – 稀疏激活(Sparse Activity) – 稀疏连接(Sparse Connectivity) 一个类别可以用类别基元稀疏表达...CNN-SEL:系统框架 基于CNN特征稀疏集成学习[2] 稀疏划分:训练时用稀疏编码划分子空间,大幅提高训练效率 稀疏融合:测试时用稀疏编码进行多分类器融合,提高测试效率 子分类面简单、激发子分类器个数少

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    稀疏&集成卷积神经网络学习

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 今天主要和大家说是分类检测过程中,一些稀疏集成学习相关知识,首先大家说下图像目标定位与检测方法分类。...1 前言 今天主要和大家说是分类检测过程中,一些稀疏集成学习相关知识,首先大家说下图像目标定位与检测方法分类。 众所周知,当前是信息时代,信息获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。...目前在国内研究机构中,中国科学院自动研究所下属模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。自动所在交通场景视觉监控、人运动视觉监控行为模式识别方面进行了深入研究。...BoW 方法一个主要缺点为特征之间是相互独立,丢失了位置信息,Parts and structure 方法采用了特征之间关系,比如位置信息底层图像特征,将提取出特征联系起来。...——唐胜 副研究员) 稀疏卷积神经网络(SP-CNN) 神经科学研究表明[1] :神经元之间 – 稀疏激活(Sparse Activity) – 稀疏连接(Sparse Connectivity)

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    深度神经网络剪枝综述

    它通常分为三类:非结构,半结构(也称为基于模式结构。只有结构剪枝才能实现通用神经网络加速压缩,而无需特殊硬件或软件支持。相反,非结构半结构剪枝都需要特殊硬件或软件支持。...结构剪枝 结构剪枝是一种从神经网络中删除整块滤波器、通道、神经元甚至整个层级(如图2(b)所示)剪枝方法,也被称为组剪枝或块剪枝,它能对剪枝模型重新构造具有规律结构紧凑模型,并不需要使用稀疏卷积库等专门硬件软件...包括结构稀疏学习(SSL)MorphNet。 基于动态稀疏训练方法:以随机初始稀疏网络而不是密集网络作为输入模型,并在训练过程中反复剪枝重新增长权重以搜索更好稀疏架构。...ECC通过双线性回归函数建立能量消耗模型,NPPM训练性能预测网络以指导子网络搜索。Fang等人开发了一种名为DepGraph方法,用于分析各种网络结构依赖关系,并基于稀疏正则提出结构剪枝。...学习剪枝网络方法 基于稀疏性正则剪枝,是一种通过为权重(或通道、滤波器等)引入缩放因子向量来学习剪枝神经网络方法,并且将稀疏性正则施加于后者,同时训练网络权重缩放因子。

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    经典不过时,回顾DeepCompression神经网络压缩

    图 1:Deep Compression算法示意图 上图为 Deep compression 论文介绍神经网络压缩方法,可分为三步: 剪枝:舍弃权重绝对值较小权重,并将剩余权重以稀疏矩阵表示。...常见初始方法三种:均匀初始、随机初始按密度初始,论文中证明最好使用均匀初始,均匀初始方法是在权值最小值 ? 与最大值 ?...确定对应关系:即确定各个权值分别对应码本中哪个权值,对应关系通过上一步初始 k-means 算法确定。同一个聚类簇中权重共享聚类中心权值。 3....图 2:参数量化及码本权重更新示意图 如上图所示,首先所有权重正常神经网络一样计算梯度。...而剪枝后,每一个权值对应聚类结果(即对应码本中权值)已经确定,在图中聚类索引表示聚类结果,同时该结果在权重梯度图中以对应颜色标注,例如权重中 2.09(第一行第一列) 2.12(第二行第四列

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    每日论文速递 | 陈丹琦新作:启发式核心-理解PLM子网络

    模型通过学习与启发式核心相互作用额外注意力头来实现泛。 泛稀疏关系:研究者们还观察到,随着模型稀疏增加,其在OOD任务上能力通常会下降。...子网络比较:比较具有相同稀疏度但使用不同随机种子剪枝得到网络在IDOOD评估集上表现。此外,还比较了不同稀疏网络能力。...OOD泛稀疏关系:通过在不同稀疏度下剪枝模型,研究模型在OOD评估集上能力与模型稀疏性之间关系。...模型性能与稀疏关系:分析模型在IDOOD评估集上准确率与模型稀疏性之间关系,观察随着稀疏增加,模型性能如何变化。...剪枝实验:使用结构剪枝技术来隔离评估不同网络,发现稀疏网络通常泛能力较差。此外,随着模型稀疏增加,其在OOD任务上能力下降。

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    Dropout可能要换了,Hinton等研究者提出神似剪枝Targeted Dropout

    具体而言,其主要会讨论剪枝、量化低秩近似等神经网络压缩方法;神经网络表示转换格式;及使用 DNN 压缩视频媒体方式。...目前有很多研究工作都关注训练一个稀疏神经网络,而稀疏涉及将神经网络权重或整个神经元激活值配置为零,并且同时要求预测准确率不能有明显下降。...在学习阶段,我们一般能用正则项来迫使神经网络学习稀疏权重,例如 L1 或 L0 正则项等。当然稀疏性也可以通过后期剪枝实现,即在训练过程中使用完整模型,训练完在使用一些策略进行剪枝而实现稀疏。...这鼓励神经网络学习一种对稀疏具有鲁棒性表示,即随机删除一组神经元。...2.3 方法 若有一个由θ参数神经网络,且我们希望按照方程 (1) (2) 定义方法对 W 进行剪枝

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    稀疏&集成卷积神经网络学习(续)

    昨天跟大家详细说了分类,定位一些相关知识,今天把剩下最后一点知识给大家补充完整,也感谢大家一直支持,谢谢!...昨天推送告诉大家了分类方案,我们再温习一下: 今天我们简单说说“基于类别聚合目标检测”技术。该技术是基于候选区域实现。...引入类别信息: 减少假阳性(False Positive),提高检测精度效率 目标检测: 类别聚合(CA) 目标: 共现关系(CO) DET: 实验结果 类别聚合:Run4 VS....Run3, 验证集上提高0.9%,但测试集上略低,可能是测试集训练集在数据分布上存在差异; 共现关系: Run5 VS. Run4,在验证集测试集上均提高; 多窗口融合有效: Run5 VS....Run1 / Run2 ,在验证集测试集上均提高。 DET: 结果展示

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    大模型模型压缩与有效推理综述

    结构剪枝可以轻松实现推理速度提升,但稀疏度比低于非结构剪枝模型。在结构剪枝中,需要避免集成结构删除导致模型性能下降。...非结构剪枝方法与N:M稀疏性集成,可以解决稀疏矩阵非规则性质带来挑战,提供纯非结构方法可能缺乏推理速度提升。...这种方法通过评估预测不同修剪配置对神经网络精度冲击,促进更有效自动最佳修剪模型选择。这些方法在保持模型性能同时实现高稀疏比率具有挑战性。 正则方法包括剪枝LLaMACompresso。...Relation-based KD 是一种基于关系知识蒸馏方法,它旨在让学生模型学习教师模型如何处理关系型知识。这种关系主要体现在两个方面:同一样本在不同层输出关系不同样本输出关系。...黑盒知识蒸馏损失函数通常包括预测损失和关系损失两部分,其中预测损失用于衡量学生模型教师模型预测结果差异,关系损失用于衡量学生模型教师模型在处理关系型知识时差异。

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    Deep-compression阅读笔记基本步骤相关分析总结

    pipeline.png 以上是Deep compression中所述神经网络压缩方法,主要包括三个步骤: 剪枝:将部分很小(认为不重要)权值设为0,使权值矩阵转为一个稀疏矩阵 量化:将剪枝后保留权值进行量化...Quantization.PNG 微调过程中,首先进行正常前向传播反向传播,注意由于由于剪枝作用,矩阵已经成为稀疏矩阵,权值矩阵中为0表示该连接被移除,因此这些位置梯度被舍弃(置0)。...a_c.PNG 上图描述了压缩率准确率关系,在可以发现无论是单独使用量化与剪枝还是组合使用,都可以在一定压缩率下达到不损失精度压缩,同时效果均优于SVD 量化位数vs准确率 ?...可以发现对于论文评估这种网络,全连接层使用2bit量化,卷积网络使用5bit量化就可以达到很好结果,同时剪枝对量化影响很小,可以认为两个过程互不干扰。 质心初始方法 ?...目前,剪枝/稀疏矩阵运算已经广泛被各种框架支持,然而量化支持很少,因此可以考虑重写CPU库或设计专用ASIC以实现量化网络高效运算。

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    ICML 2023 LoSparse:低秩近似结构剪枝有机组合

    标题:ICML 2023 | LoSparse:低秩近似结构剪枝有机组合 收录于合集 #低秩近似 #ICML 2023 #结构剪枝 1....动机&背景 Transformer 模型在各种自然语言任务中取得了显著成果,但内存计算资源瓶颈阻碍了其实用部署。低秩近似结构剪枝是缓解这一瓶颈主流方法。...然而,作者通过分析发现,结构剪枝在高稀疏率时往往不可避免地删除表达神经元,这将导致模型性能严重降低。...为了解决结构剪枝低秩近似的局限性困难,本文提出了一种新模型压缩技术 LoSparse(Low-Rank and Sparse approximation),该技术通过低秩矩阵稀疏矩阵来近似权重矩阵...LoSparse 在单个线性投影矩阵示意图(两部分并行进行前向传递) 3.1 低秩矩阵稀疏矩阵近似 给定一个权重矩阵 W \in \mathbb{R}^{d_1 \times d_2} ,通常采用结构剪枝稀疏矩阵

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    Android网络之HttpUrlConnectionSocket关系解析

    个人博客地址 http://dandanlove.com/ 多年以前Android网络请求只有Apache开源HttpClientJDKHttpUrlConnection,近几年随着OkHttp...前几天因为时间关系只画了图 HttpUrlConnectionSocket关系图 ,本来说好第二天续写,结果一直拖到了周末晚上。...(PS:解析过程有什么地方不明白可以看看 HttpUrlConnectionSocket关系图 图中讲出过程这次代码分析过程是一样,只不过代码讲述更加详细。...HttpUrlConnectionSocket关系类图 HttpUrlConnection 使用 在分析代码时候我希望首相脑海中要有一个URL请求过程。...= null) { return; } //填充请求头cookies prepareRawRequestHeaders(); //初始响应资源,计算缓存过期时间

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