いますが、この記事の執筆時点では量子化の計画は明らかにされていません。ありますが、どれが優れいているかについての議論はありません。フレームワーク実装の詳細は、この記事の執筆時点ではまだ公開されていません。サポートしており、主要フレームワークでトレーニングされたモデルをグラフベースの内部中間表現に変換することで、今後サポートを拡大していく予定です。モデルとグラフの最適化モデルの最適化により推論パフォーマンスをさらに向上できます。示すように、最終結果を変更することなくストライド操作を先行する層へ移動し、操作数を減らすことができます。ビットの両方に適用されます。層は推論中の先行する層へ移動できます。これにより、結果を変更することなく操作数を減らせます。まとめ低い数値精度の推論とトレーニングは、統計精度をほとんどまたは全く損なうことなく、計算パフォーマンスを向上できます。ビット精度の推論を可能にします。ビット精度のトレーニングを実現します。製品の技術リーダーとして活躍しています。年の経験があり、マシンラーニングの研究でカーネギーメロン大学から博士号を取得しています。超える査読論文を発表しています。プロセッサー上でのピーク・アルゴリズム・パフォーマンスを見つけるためディープラーニング・アルゴリズムの最適化に取り組んでいます。ディープラーニング・フレームワークに至る、インテルのディープラーニング・スタック全体のパフォーマンスを向上にこの知識が活かされています。プロセッサー上でのピーク・アルゴリズム・パフォーマンスを見つけるためディープラーニング・アルゴリズムの最適化に取り組んでいます。ディープラーニング・フレームワークに至る、インテルのディープラーニング・スタック全体のパフォーマンスを向上にこの知識が活かされています。ソフトウェア開発エンジニアで、ライブラリー関数の設計と最適化に取り組むとともに、社内外のチームの統合を支援しています。シニア・マシンラーニング・エンジニアで、最先端の手法を利用してインテルのハードウェア・アーキテクチャー向けにディープラーニング・ソフトウェア・フレームワークの開発および最適化を行っています。年以上の経験があります。ディープラーニングとハイパフォーマンス・コンピューティングに関する研究でジョージア工科大学から博士号を取得しています。トランスレーション・チームのディープラーニング・エンジニアです。開発を主導しています。上海交通大学を卒業しています。アプリケーションの効率良い実装を設計しています。カウナス工科大学でテクニカルサイエンスの博士号を取得しています。畳み込み層に一般化されることを皆さんに示すため、各テンソルエントリーのインデックスを使用して畳み込み出力を求める手順を説明します。変更済みのバイアスは次のように表すことができます。それぞれカーネルまたは出力チャネル、入力チャネル、カーネルの高さ、カーネルの幅のインデックスです。畳み込み出力は、次のように表すことができます。青い矢印でマークされた層への活性化入力は次のとおりです。し、ほかの層についても同様に省略して記載しています。ユニットを利用して並列に処理できます。