什么是动态批处理（Dynamic Batching）？
动态批处理（Dynamic Batching）是一种人工智能模型推理优化技术，它允许系统根据输入数据的实际特性（如序列长度）动态调整批次大小，以最大化计算资源利用率和处理效率。与静态批处理的固定大小不同，动态批处理能够自适应变长输入，例如自 […]
标签： AI推理优化
什么是推理优化库？
推理优化库是一种专门用于优化机器学习模型在推理阶段性能的软件库，其核心目标是通过技术如模型量化、剪枝和编译优化等手段，显著提升模型的执行速度、减少内存占用并降低计算资源消耗，从而使训练好的模型在实际部署中更高效、更经济地运行。 在AI产品开 […]
什么是OpenVINO？
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural network Optimization）是由英特尔开发的开源工具包，专注于优化深度学习模型的推理性能，使其能够在英特尔硬件平台（如CPU、GPU、VPU和 […]
什么是INT8量化？
INT8量化是一种深度学习模型优化技术，通过将神经网络的权重和激活值从高精度浮点数（如32位浮点FP32）转换为8位整数（INT8）表示，从而显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理计算。这种转换通常在模型训练后实施，采用量化感知训练或后训 […]
什么是批量推理（Batch Inference）？
批量推理（Batch Inference）是指在人工智能模型的推理阶段，将多个输入数据样本组合成一个批次（batch），并一次性处理这些样本的方法。这种方法通过利用GPU等并行计算硬件的特性，显著提升处理效率和系统吞吐量，相比逐个推理（on […]