深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

最新推荐文章于 2025-06-23 08:57:11 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Data_Arrow/article/details/136619089
本文摘录了关于模型实时推理的深入分析文章，探讨了影响其性能的多方面因素，并提及了一篇有价值的内容。作者对相关领域的专家文章表示赞赏。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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  • 昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存， 由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。

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参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457

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深度学习模型大小的探讨
Fantastic
02-25 3490
文章目录前言模型大小评估指标计算量参数量访存量内存占用小结模型推理影响因素计算密度与 RoofLine 模型计算密集型算子与访存密集型选自推理时间硬件限制对性能上界的影响系统环境对性能的影响小结面向推理速度的模型设计方法论网络设计建议 前言 在运算资源有限制的机器上部署深度学习模型，需要了解模型大小和模型推理速度的关系，设计能发挥硬件计算能力的模型结构。而衡量模型大小和模型推理速度关系往往跟计算量、参数量、访存量、内存占用等指标密切相关。因此本博客对这些指标进行分析，介绍这些指标对模型部署推理的影响。本篇博
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三余知行
09-04 3459
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Joker 007的博客
09-19 1403
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【Roofline 推理速度】影响深度学习模型推理速度的因素及相关基础知识
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-15 8832
文章目录1 问题分析2 计算平台角度分析2.1 算力 π2.2 带宽 β\betaβ2.2 计算强度上限 ImaxI_{max}Imax​3 模型自身的性能评价指标3.1 计算量与参数量3.2 访存量3.3 模型的计算强度III3.4 模型的理论性能PPP3.5 内存占用4 Roof-line Model4.1 用来解决什么问题4.2 Roof-line是什么4.2.1 带宽瓶颈区域 Memory-Bound4.2.2 计算瓶颈区域 Compute-Bound4.3 Roof-line Model对比分析V
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07-15 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将分享一些关于如何优化深度学习模型推理速度的技巧和方法。这些方法不仅能提升模型的运行效率，还能帮助开发者在实际应用中获得更好的性能体验。本文涵盖了模型复杂度、硬件性能优化、以及各种工具和技术的详细介绍。希望通过这篇文章，大家能更好地理解和应用这些优化技术。模型复杂度是影响推理速度的重要因素之一。过于复杂的模型在推理时需要更多的计算资源，从而导致速度变慢。因此，简化模型结构、减少参数数量是提升推理速度的有效方法之一。# 原始复杂模型])
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m0_56896669的博客
12-07 758
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hello.reader
09-30 1328
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