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AI算法性能优化实现技术

目录

概述与背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1人工智能算法效能提升的驱动力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2性能指标体系构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3常见算法计算瓶颈分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

数据层面优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.1数据清洗与特征选择自动化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.2特征工程并行化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2大规模数据高效加载与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.1分布式数据访问技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2.2数据缓存机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3数据表示形式与维度压缩．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.1量化技术实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.2特征嵌入方法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

算法模型优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1模型结构设计调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.1.1深度神经网络架构有哪些信誉好的足球投注网站．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1.2轻量化网络设计范式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.2参数与计算精度权衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.2.1精度/性能权衡策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.2.2低精度算术运算实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.3迁移学习与知识蒸馏．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

3.3.1领域适配方法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.3.2模型压缩与知识传递技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

计算执行与硬件加速．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.1并行与分布式计算框架应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.1.1多线程/多进程模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

4.1.2框架层面的分布式部署．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

4.2硬件资源利用最大化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

4.2.1GPU/TPU等专用硬件协同．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

4.2.2FPGA等可编程逻辑加速．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

4.3软件依赖与库函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

4.3.1高效数学库利用策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

4.3.2编译器优化与指令融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

自动化优化方法探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

5.1基于机器学习的自动调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

5.2基于强化学习的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

5.2.1强化学习模型在调参中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95

5.2.2奖励函数设计考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．