AutoCompress：硬件约束驱动的模型压缩框架
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AutoCompress：硬件约束驱动的模型压缩框架
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AI 综述
Sheldon Liang 等作者提出 AutoCompress，一个硬件引导的模型压缩框架：它把延迟、吞吐和显存约束直接融入可微分架构搜索，联合优化全局与逐层结构，生成异构架构。 作者称，相比 Minitron，AutoCompress 在 RTX 5070、RTX 5080 和 H100 上八项基准的平均准确率分别提升 6.57、2.35 和 0.57 个百分点。上述提升为作者报告的结果。
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最新进展11月6日 13:00
AutoCompress：面向硬件约束的自动化模型压缩框架报道时间线
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11月6日
- arXiv cs.AIAutoCompress：面向硬件约束的自动化模型压缩框架
AutoCompress 是一个硬件引导的压缩框架，将延迟、吞吐和显存约束直接融入可微分架构搜索，联合优化全局与逐层结构以生成异构架构。相比 Minitron，它在 RTX 5070、RTX 5080 和 H100 上八项基准平均准确率分别提升 6.57、2.35 和 0.57 个百分点。
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