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CoCoPIEisasoftwareframeworkthatholdsnumerousrecordsonmobileAI:thefirstframeworkthatsupportsallmainkindsofDNNs,fromCNNstoRNNs,transformer,languagemodels,andsoon;thefastestDNNpruningandaccelerationframework,upto180X
Assuminghardwareisthemajorconstraintforenablingreal-timemobileintelligence,theindustryhasmainlydedicatedtheireffortstodevelopingspecializedhardwareacceleratorsformachinelearningandinference.Thisarticlechallengestheassumption.Bydrawingonarecentreal-timeAIoptimizationframeworkCoCoPIE,itmaintainsthatwitheffectivecompression-compilerco-design,itis...
RTMobile:手机端超越实时的RNN语音识别加速_哔哩哔哩_bilibili.【CoCoPIE深度学习】每秒1万帧，超越实时需求!RTMobile:手机端超越实时的RNN语音识别加速.250播放·总弹幕数02020-07-1911:03:41.正在缓冲...播放器初始化...加载视频内容...12232.动态微博QQQQ空间贴吧.
CoCoPIE当压缩率高于245倍时，有着与ESE相同的推理时间(ESE为82.7us)，而CoCoPIE的GPU能量效率比ESE高将近40倍，比C-LSTM高近12倍。因为，与ESE的查找表激活算法相比，CoCoPIE的编译器优化显著提高了并行性和内存性能，而ESE的查找表激活算法导致了有限的并行化和不规则的内存访问。
自动着色CoCoPIE有着广泛的应用，如增强分辨率、自动着色、物体检测、3D活动检测、背景分割、医疗保健、神经翻译、自然语言处理以及基于GAN的应用。实时风格转换对比左：CoCoPIE，右：腾讯NCNN可以明显的看到CoCoPIE编译器在实时处理上的
来源：CoCoPIE编辑：Priscilla好困【新智元导读】近日，成立于2020年的AI初创公司CoCoPIE获得数千万元A轮融资。其技术基于实时AI优化框架CoCoPIE，利用压缩-编译协同的设计，首次对基于YOLO-v4的物体检测和3D活…
YOLOv4贡献可总结如下：.提出了一种实时、高精度的目标检测模型。.它可以使用1080Ti或2080Ti等通用GPU来训练快速和准确的目标检测器；.在检测器训练阶段，验证了一些最先进的Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials方法的效果；.对SOTA方法进行改进，使其效率更高...
1.简介深度学习（DeepLearning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下…
CoCoPIE有着广泛的应用，如增强分辨率、自动着色、物体检测、3D活动检测、背景分割、医疗保健、神经翻译、自然语言处理以及基于GAN的应用。实时风格转换对比
CoCoPIE架构中使用了两个关键技术来实现AI应用在手机端的加速，即“模型压缩”与“编译器优化”。.模型压缩技术主要分为两类：1.剪枝（pruning）；2.量化（quantization）.剪枝技术意在删除模型中冗余的权重来减少权重的存储量和计算量，而量化技术意在降低...
CoCoPIEisasoftwareframeworkthatholdsnumerousrecordsonmobileAI:thefirstframeworkthatsupportsallmainkindsofDNNs,fromCNNstoRNNs,transformer,languagemodels,andsoon;thefastestDNNpruningandaccelerationframework,upto180X
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CoCoPIE当压缩率高于245倍时，有着与ESE相同的推理时间(ESE为82.7us)，而CoCoPIE的GPU能量效率比ESE高将近40倍，比C-LSTM高近12倍。因为，与ESE的查找表激活算法相比，CoCoPIE的编译器优化显著提高了并行性和内存性能，而ESE的查找表激活算法导致了有限的并行化和不规则的内存访问。
自动着色CoCoPIE有着广泛的应用，如增强分辨率、自动着色、物体检测、3D活动检测、背景分割、医疗保健、神经翻译、自然语言处理以及基于GAN的应用。实时风格转换对比左：CoCoPIE，右：腾讯NCNN可以明显的看到CoCoPIE编译器在实时处理上的
来源：CoCoPIE编辑：Priscilla好困【新智元导读】近日，成立于2020年的AI初创公司CoCoPIE获得数千万元A轮融资。其技术基于实时AI优化框架CoCoPIE，利用压缩-编译协同的设计，首次对基于YOLO-v4的物体检测和3D活…
YOLOv4贡献可总结如下：.提出了一种实时、高精度的目标检测模型。.它可以使用1080Ti或2080Ti等通用GPU来训练快速和准确的目标检测器；.在检测器训练阶段，验证了一些最先进的Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials方法的效果；.对SOTA方法进行改进，使其效率更高...
1.简介深度学习（DeepLearning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下…
CoCoPIE有着广泛的应用，如增强分辨率、自动着色、物体检测、3D活动检测、背景分割、医疗保健、神经翻译、自然语言处理以及基于GAN的应用。实时风格转换对比
CoCoPIE架构中使用了两个关键技术来实现AI应用在手机端的加速，即“模型压缩”与“编译器优化”。.模型压缩技术主要分为两类：1.剪枝（pruning）；2.量化（quantization）.剪枝技术意在删除模型中冗余的权重来减少权重的存储量和计算量，而量化技术意在降低...
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