ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
UniTask v2 - Unityのためのゼロアロケーションasync/awaitと非同期LINQ
Cy#の河合です。去年、UniTask – Unityでasync/awaitを最高のパフォーマンスで実現するライブラリという形で紹介させていただきましたが、今回全てのコードを書き換えた新バージョンをリリースしました。 GitHub – Cysharp/UniTask UniTask v2では、コードの徹底的な書き換えにより、ほぼ全てがゼロアロケーション化しました（技術的詳細は後ほど述べます）。これによりパフォーマンスの大幅な向上を果たしているほか、新たに非同期シーケンスと、それに対応する非同期LINQが組み込まれました。その他、DOTweenやAddressableなどの外部アセットに対するawait標準対応も組み込まれ、より利便性が高まっています。 v2の前に、まず、async/await はC# 5.0から搭載されている機能で、従来コールバックの連鎖やコルーチンで処理していた非同期コ
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