深度学习加速综述：算法、编译器、体系结构与硬件设计

深度学习加速综述：算法、编译器、体系结构与硬件设计 概述 一、算法顶层 1.1 大规模分布式机器学习 1.2 优化算法 1.3（轻量级）高效的神经网络结构 1.4 神经网络架构搜索 1.5 网络量化剪枝 1.6 卷积运算的优化 二、深度学习编译器 2.1 需求 2.2 TVM 2.3 Tensorflow XLA 2.4 Pytorch Glow 三、体系结构与硬件设计 3.0 关注指标 3.1

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