模型量化的形式形式上，可分为均匀量化（线性量化，包括对称和非对称）和非均匀量化（对数量化），通常来说量化函数是一个分段的常数函数，不同的量化等级之间的距离是相等的，即均匀量化，然而数据的分布往往不是均匀的，所以均匀量化不是比较合理的方案，因此有一些研究针对量化函数本身进行学习量化还可分为对称量化和非对称量化。量化前后0点的值不变的称为对称化。但在实际过程中，量化的对象分布式不均匀的，不一定在0点值两边对称，所下图右侧所示，量化前后0点的值不同的称为非对称量化。选用高显色指数光源，真实还原被照物体色彩，提升夜间景观表现力。甘肃隧道亮化工程哪家好

模型量化之野望从量化工具、硬件和NN架构的共同设计、联合多种压缩方法和量化训练展望模型量化发展a.量化工具：使用当前的方法，将不同的NN模型量化并部署到INT8是很简单的，而不会明显失去准确性。有几个软件包可用于部署INT8量化模型（例如，Nvidia的TensorRT、TVM等），每个软件包都有良好的文档。然而，用于低位精度量化的软件并不广可用，有时也不存在。例如，Nvidia的TensorRT目前不支持INT8以外的量化。此外，对INT4量化的支持直到近才被添加TVM中。使用INT4/INT8进行低精度和混合精度量化在实践中有效和必要的，因此，开发用于低精度量化的高效软件API将产生重要影响。临夏商业街亮化设计厂家与城市文化融合，用灯光讲述独特的城市故事。

园林亮化可以提升夜间安全性：不但可以去美化了环境，明显提升了夜间的安全性。明亮的灯光照亮了园区的每一个角落，减少了安全问题，为游客提供了更加安心的游览体验。延长游览时间：亮化工程延长了园林景观的游览时间，使得游客在夜晚也能欣赏到园区的美丽景色，增加了游览的趣味性和互动性，促进了旅游经济的发展。增强景观识别度：独特的亮化设计使得园林景观在夜晚也具有较高的识别度，成为城市或地区的一张亮丽名片，提升了整体的名气和美誉度。促进生态保护：在亮化设计中注重使用清洁能源和节能材料，减少对传统电力的依赖和光污染，有利于生态环境的保护和可持续发展。营造浪漫氛围：在公园、花园等休闲场所，通过柔和的灯光和创意的灯光设计，可以营造出浪漫唯美的氛围，为情侣、家庭等提供理想的休闲场所。促进夜经济发展：园林景观的亮化带动了周边夜经济的发展，如夜市、演出、餐饮等业态的繁荣，为当地创造了更多的就业机会和经济效益。

    城市亮化是指通过改善城市照明设施和灯光效果，提升城市夜间景观的美观度和亮度。城市亮化旨在营造良好的夜间环境，增加城市的夜间活动和经济发展，提升城市形象和吸引力。城市亮化可以通过以下方式实现：1.照明设施升级：更新城市街道、广场、公园等公共场所的照明设施，采用更节能、环保的LED灯具，提高照明效果和亮度。2.灯光设计：通过灯光设计，突出城市建筑物、地标和景观的特色，营造独特的夜间景观效果。可以运用不同颜色、亮度和灯光效果，创造出丰富多样的夜间景观。3.艺术装饰：在城市的建筑物、桥梁、雕塑等公共设施上增加艺术装饰灯光，使其在夜晚展现出艺术感和美感，提升城市的文化氛围和艺术品位。4.节日照明：在重要节日和庆典活动期间，通过临时性的照明装饰，营造出热闹喜庆的节日氛围，吸引游客和市民参与庆祝活动。城市亮化的好处包括：1.提升城市形象：通过城市亮化，可以使城市在夜间展现出美丽的景观，提升城市的形象和吸引力，吸引更多游客和投资。2.促进夜间经济：良好的夜间环境可以促进夜间经济的发展，增加夜间商业活动和消费，提高城市的经济效益。3.增加居民生活质量：改善城市夜间环境，提供更好的照明条件。 产品工艺精湛，细节之处彰显高质量与匠心。

硬件和NN架构联合设计：如上所述，低精度量化的经典工作与机器学习的较新工作之间的一个重要区别是，神经网络参数可能具有非常不同的量化值，但仍然可以很好地泛化近似。例如，通过量化感知训练，我们可能会收敛到一个不同的解，远离单一精度参数的原始解，但仍然获得良好的准确率。人们可以利用这种自由度，也可以在NN架构被量化时调整它。例如，改变NN架构的宽度可以减少/消除量化后的泛化间隙。未来的工作之一是在模型被量化时联合调整其他体系结构参数，如深度或单个内核。未来的另一项工作是将这种共同设计扩展到硬件体系结构。联合多种压缩方法：如上所述，量化只是有效部署NN的方法之一。其他方法包括高效的NN架构设计、硬件和NN架构的协同设计、剪枝和知识蒸馏、网络框架搜索等。量化可以与这些其他法结合使用。然而，目前很少有工作探索这些方法的比较好组合。例如，NAS联合量化、剪枝和量化可以一起应用于模型，以减少其开销，理解结构化/非结构化剪枝和量化的比较好组合非常重要。同样，未来的另一个方向是研究这些方法与上述其他方法之间的联合。临夏楼宇亮化工程厂家—蓝图数码模型。金昌烟囱亮化公司咨询电话

灯光开启关闭柔和渐变，保护人眼不受强光刺激。甘肃隧道亮化工程哪家好

随着深度学习的发展，一方面深度学习模型的规模和表达能力不断提升，另一方面业务场景和需求也不断丰富，如何在业务场景下实现模型的高性价比部署，是一个重要且亟待解决的问题。一般地说，模型部署面临内存和性能的双重挑战，我们往往需要在有限的内存限制下，达成业务需要的吞吐量或者延时指标，即进行部署优化。目前主要的部署优化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸馏等，本系列先针对比较简便的部署优化方案——量化进行一些讨论。。。。甘肃隧道亮化工程哪家好