複数の行が複数のレジスターにロードされます。ビット乗算サポートは、将来この命令が利用可能になった場合に備えて設計されています。統計パフォーマンスに匹敵する結果を達成しています。重みのマスターコピーを保持しています。累乗の量子化係数を使用しています。フレームワークで低い数値精度を有効にする一般的なフレームワークは、ユーザーがすべての関数定義を記述することなく、モデルを定義できるようにします。さまざまな関数の実装に関する詳細は、フレームワーク・ユーザーから見えないようにすることができます。これらの実装は、フレームワーク開発者によって行われます。このセクションでは、低い数値精度を有効にするため、フレームワーク・レベルで必要な変更について説明します。重みの量子化は、推論を開始する前に行われます。活性化を効率良く量子化するには、量子化係数を事前に計算する必要があります。活性化の量子化係数は、通常、前述のように範囲を見つけるため検証データセットをサンプリングして、事前計算されます。範囲外のテスト・データセットの値は、その範囲に飽和されます。これらの活性化の最大絶対値です。これらのスカラーがファイルに書き込まれます。負の値を持つ活性化または入力の量子化は、次のように、フレームワーク・レベルで実装できます。負の値を持つ活性化の量子化係数です。