模型压缩开源库整理

Lite：mxnet – TVM RPC对接移动设备的框架EAIDK 搭载了 OPEN AI LAB 的核心 AI 开发平台 AID；和②的目标多少有些类似，将面向移动端的接口全部封装。类似于树莓派、甚至安卓将硬件可编程话，一定程度上的封装后，AI方向的需求也开始被封装了。mxnet自带量化模块ncnn腾讯的移动端开源框架： 腾讯的专门用于模型压缩的框架大厂的发力 的，这里不能忽略一个有相当的集成度的框架，，可剪枝与量化，维护的caffe版本的Glow，用于推测时，集成于中intel的模型压缩开源框架：neon处理稀疏矩阵的加速器TCL（Bit-: in : Which, Why, and How）谷歌的TPU-流形的数据处理硬件；这俩都是另外一个方向，重新设计新的硬件，小伙伴们看看热闹就好了的-一种量化库：: for ：： 用于移动端设备

模型压缩综述文章

1.  in of Deep

比较系统的论述了各种模型压缩的方法，分类更倾向于从结果的不同、或者导出结果不同的方式方法进行区分，这种方式也更接近于一般人的认知水平和方式。好处也就是引用代表性论文要多些。

2.  of a short

这篇的分类这更倾向于从方法的本源出发，基于方法的形式或性质；抽象度要高一些。缺点就是太短了，应该是有相当的理解才能写出来这样的文章。对异构网络结构的论述的引用好像更冷门一些

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