Tencent/TurboTransformers

Developing CPU INT8 quantization

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#103 geöffnet am 28.06.2020

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Beschreibung

Using FBGEMM to support CPU quantization.

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie die FBGEMM Bibliothek für die INT8 Quantisierung und integrieren Sie sie in das CPU Backend von TurboTransformers. Identifizieren Sie die Schlüsselkomponenten (z. B. Packing, Kernel) und implementieren Sie sie nach vorhandenen Mustern.
Tech Stack
cpp
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
C++Quantization knowledge
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
30