旷视首席科学家孙剑：深度学习变革视觉计算丨CCF-GAIR 2019(24)
随着端上对功耗要求更低、面积体积更小 ， 所以需要进一步研究如何把神经网络在芯片上高效运行 。
因此出现了以低比特表示为代表的一系列工作 ， 包括DorefaNet（旷视首先提出） ， 在低比特运算方面 ， 这是第一个提出将权重、激活向量、和梯度都进行低比特化的工作 。
在芯片上 ， 比计算最大的问题是内存访问带宽受限 ， 需要内存访问量很大程度压下去 ， 才可能高效运行 。
这是我们在2017年推出的第一款基于FPGA的智能相机 ， 我们把DorefaNet放在智能相机里 。
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