深度学习模型量化与压缩_xc

About the role

主要工作内容： 模型量化与压缩： 开发并实现前沿技术，对深度学习模型进行量化和压缩，以优化模型在嵌入式芯片上的性能。 基于实验依据在模型精度、大小和推理速度之间做权衡，给出优化方向。 在后训练量化（Post-training Quantization）、量化感知训练（Quantization-Aware Training）以及剪枝（Pruning）等领域有深入理解。 嵌入式系统部署： 调整并部署深度学习模型至嵌入式平台，确保硬件资源的高效利用。 针对特定硬件加速器优化模型耗时。 性能分析： 对模型进行性能分析，识别瓶颈并实施策略，提升实时推理能力。 使用工具和框架调试和优化嵌入式设备上的神经网络性能。 学历背景： 计算机科学、电气工程或相关领域的硕士及以上学位。 工作经验： 至少5年深度学习领域的经验，尤其在模型量化与压缩方面。 技术技能： 熟练掌握 Python 和 C++。 熟悉 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架。 在后训练量化和量化感知训练技术方面有丰富实践经验。 掌握剪枝、知识蒸馏和低秩分解等模型压缩技术。 深刻理解嵌入式系统限制及GPU、NPU等硬件加速器的应用经验。 领域知识： 有自动驾驶行业经验者优先。 熟悉ADAS系统和感知算法优先。 加分项： 有使用 NVIDIA TensorRT、TVM 或 PyTorch FX 等优化工具的经验。 了解实时系统与嵌入式软件开发。 在地平线芯片或者高通芯片部署过模型

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