Komprimierte Tensoren

term_id: compressed_tensors

Category: basic_concepts

Definition

Komprimierte Tensoren sind multidimensionale Arrays, die im Deep Learning verwendet werden, wobei die numerische Präzision (z. B. von Float32 auf Int8) oder die Sparsity reduziert wurde. Diese Technik, bekannt als Quantisierung oder…

Summary

Tensoren, bei denen die Datenpräzision oder -größe reduziert wurde, um Speicherplatz und Recheneffizienz zu optimieren.

Key Concepts

  • Quantisierung
  • Sparsity (Dünnbesetztheit)
  • Speicheroptimierung
  • Inferenzgeschwindigkeit

Use Cases

  • Bereitstellung von KI-Anwendungen auf Mobilgeräten
  • Verarbeitung auf Edge-Geräten
  • Optimierung des Serving großer Sprachmodelle

Code Example

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import torch
# Example of converting a tensor to half precision
x = torch.randn(10, 10)
x_compressed = x.half()

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