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    如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

    目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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