Thành phố Cuồng loạn

Trong quy trình tối ưu hóa mô hình AI cho các chip chuyên dụng như Horizon Journey 5 (J5) hoặc XJ3, Post-Training Quantization (PTQ) là bước quan trọng để chuyển đổi mô hình từ dấu phẩy động (Float32) sang định dạng điểm cố định (Fixed-point). Tuy nhiên, quá trình này thường dẫn đến sai số lượng tử hóa. Để giải quyết vấn đề này, bộ công cụ Hori ...

Phối hợp Tích lũy Gradient và Chuẩn hóa Hàng loạt hiệu quả với Ivy Framework trên các Nền tảng Học Sâu Trong lĩnh vực học sâu, việc kết hợp các kỹ thuật tối ưu như tích lũy gradient và chuẩn hóa hàng loạt (Batch Normalization - BN) là chìa khóa để đạt được quá trình huấn luyện ổn định và hiệu quả. Tuy nhiên, sự khác biệt trong triển khai giữa c ...