NVIDIA 自动驾驶实验室：基于剪枝的 AI 模型优化

HALP(Hardware-Aware Latency Pruning)是一种旨在调整卷积神经网络（CNN）和基于 Transformer 的网络结构以实现实时性能的新方法。HALP 能够优化预训练模型，以最大限度地提高计算利用率。在使用 NVIDIA DRIVE Orin 的道路测试中，它始终优于其他方法。

观看本期自动驾驶实验室视频，了解更多信息：

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介绍 Hardware-Aware Latency Pruning (HALP)

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常规的模型优化

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DNN 剪枝

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Hardware Aware Latency Pruning

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分类任务

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3D 目标检测

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基于 HALP 优化 Transformers

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了解更多, 请访问我们的 GitHub 和项目页面

NVIDIA DRIVE 相关资源

• 在 GitHub 上获悉更多细节:

  https://github.com/NVlabs/HALP

• 访问项目页面，详情请见：

  https://halp-neurips.github.io/

GTC 2024 将于 2024 年 3 月 18 至 21 日在美国加州圣何塞会议中心举行，线上大会也将同期开放。点击“阅读原文”或扫描下方海报二维码，关注更多会议及活动信息。

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原文标题：NVIDIA 自动驾驶实验室：基于剪枝的 AI 模型优化

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