切换版块
×
基础软件平台
PyTorch开发
TensorFlow开发
编解码及SDK开发
BANG语言与计算库
开发工具链
MagicMind开发
软件栈百科
云平台集成
硬件产品专区
MLU370系列AI加速卡
MLU270系列AI加速卡
MLU220系列AI加速产品
经验方案交流区
经验案例与实践分享
开发者服务
开发者活动
公告与版务
高校支持
《智能计算系统》
签到
版块
社区
文档
SDK下载
370系列
200系列
开发平台
官网首页
注册
登录
全部版块
基础软件平台
硬件产品专区
经验方案交流区
开发者服务
高校支持
发布新帖
登录/注册
LV.1
konggesd
32
积分
0
赞
5
帖子
5
回复
0
收藏
TA的动态
TA的帖子
TA的回复
输入通道是否一定会自动补全？
我的回复：自问自答，first conv要求网络第一层为conv，并自动补齐到4通道，对于某些网络结构会造成通道数不match，将first conv关掉后可解决
0
输入通道是否一定会自动补全？
我的回复：自问自答，first conv要求网络第一层为conv，并自动补齐到4通道，对于某些网络结构会造成通道数不match，将first conv关掉后可解决
0
关于如何提升220加速卡多路执行推理加速性能
我的回复：#1wuwangdong回复220只有4个推理核，如果单路推理的时候就已经把核利用率占满，多路推理也不会有明显的性能提升。对于这种情况，一般通过优化模型本身性能提升推理性能，比如对模型进行int8+fp16量化，打开firstconv功能等。展开MLU220支持的精度类型有哪些？支持FP16吗？
0
Github
开发平台
文档中心
新手必读
官方微信
版权所有 © 2025 寒武纪 Cambricon.com 备案/许可证号：
京ICP备17003415号-1
关闭
LV.1
Github
开发平台
文档中心
新手必读