(3)将各数轴所有变量的评分值相加,再分别除以各数轴变量总数,从而得出FS、CA、IS和ES各自的平均分数;
在新一代至强(Xeon)处理器上,通过使用 VNNI(Vector Neural Network Instructions)指令,MegEngine 将 CPU 的 int8 推理性能优化到了浮点性能的 2~3 倍。
而对于 v8.2 之前的 ARM 处理器,MegEngine 则通过对 Conv 使用 nchw44 的 layout 和细粒度优化,并创新性地使用了 int8(而非传统的 int6)下的 winograd 算法来加速 Conv 计算,最使实现能够和浮点运算媲美的速度。