边缘设备上的模型加速技术
发布时间：2025年5月
随着边缘计算的兴起，在资源受限的设备上部署机器学习模型成为一个重要课题。本文将介绍几种常用的模型加速方法，包括：
- 使用轻量化网络结构（如 MobileNet, SqueezeNet）
- 模型量化与剪枝
- 使用 ONNX Runtime 或 TensorRT 加速推理
这些方法可以显著降低模型延迟和资源占用，适用于 IoT 和嵌入式系统场景。
发布时间：2025年5月
随着边缘计算的兴起，在资源受限的设备上部署机器学习模型成为一个重要课题。本文将介绍几种常用的模型加速方法，包括：
这些方法可以显著降低模型延迟和资源占用，适用于 IoT 和嵌入式系统场景。