QNNPACK

pytorch 模型量化方法总结

后端：x86、arm移动嵌入式平台；对应参数：‘fbgemm’、‘qnnpack’命令行：torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')1.动态量化代码示例
oyjwin·2023-01-28 15:31

pytorch模型量化尝试

pytorch现在已经支持模型量化，主要支持两种量化模式(qnnpack和fbgemm)：qnnpack是基于tensor的模式，这种相当于一种全局量化模式；另外fbgemm是基于通道的模式，相比qnnpack
pikaqiu_n95·2023-01-15 23:43

移动端推理库

上层框架：TensorflowLiteCaffe2CoreML:苹果的移动端框架；底层调用Metal；PyTorchMobile:CPU端定点计算：使用自家的QNNPACK做CPU端INT8量化计算；CPU
smartcat2010·2022-12-15 06:30

Pytorch推出fx，量化起飞

但我觉得当时官方重点是在后端的量化推理引擎（FBGEMM和QNNPACK）上，对于pytorch前端
AI小男孩·2022-07-25 07:57

pytorch量化训练源码解读

configquantization_config=torch.quantization.get_default_qat_qconfig("fbgemm")获取config的函数定义如下，有两种方式，fbgemm是per_channel的，qnnpack
sinat_41847662·2021-06-21 00:15

PyTorch 卷积与BatchNorm的融合（PyTorch官方）

2Quantization目前包括qnnpack和fbgemm两个后端qnnpack只支持pertensorfbgemm支持perchannelf
graph builder·2021-01-14 10:09

普通卷积armv7-neon指令集实现—QNNPACK

与浮点计算一样，依旧是4x8的分块，为防止饱和将uint8塞进int16进行计算，这样一个寄存器装载8个数，本篇主要关注指令集。指令集总结：vld1_dup_u8(constuint8_t*):广播broadcastuint8_t到8x8vld1_u8(constuint8_t*)：加载8x8vmovl_u8(constuint8x8_t):扩展指令集，返回uint16x8vreinterpret
WTHunt·2020-09-12 06:53

移动端深度学习框架对比（二. 分析与总结）

本文对比以下几种常见框架：TFLite，TEngine,paddlelite,mnn,nnpack,qnnpack,ncnn,FeatherCNN以及MACE。
one face Zl·2020-06-25 22:30

arm汇编解析——qnnpack卷积实现

目录前言基础直通车arm基础知识arm指令释义qnn汇编代码解析前言最近在移植QNNPACK神经网络加速库，涉及到对卷积arm汇编的修改，这边做个记录，对汇编部分的内容进行注释，顺便学习一下汇编的语法。
猪崽滚滚·2019-09-19 21:54

Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍

方栗子发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAIFacebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。
·2018-12-29 00:00

Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍

方栗子发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAIFacebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。
量子位·2018-10-30 12:16
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