Я попробовал считать нейросетевой слой в конечном поле Галуа GF(137): 4x по памяти, ARM NEON и честные ограничения

Я проверил маленький нейросетевой слой в арифметике GF(137): не через квантизацию готовой float32-модели, а сразу в байтовом конечнополевом представлении. В лучшем замере получилось около 4x по памяти и до 4.86x по времени относительно моей NumPy float32-реализации. Внутри — код…
Этот материал является собственностью Хабр. Мы цитируем заголовок и краткий анонс по ст. 1274 ГК РФ. Чтобы прочитать полную статью - переходи на сайт издания по ссылке выше.
💬 Комментарии (0)
Войди, чтобы оставить комментарий.
Комментариев пока нет - будь первым.