模型推理加速

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在各个领域得到了广泛应用。传统的NLP模型在部署时面临着计算资源消耗大、延迟高、功耗高等问题。边缘计算作为一种新兴的计算模式，为解决这些问题提供了新的思路。本

摘要：随着深度学习模型的日益复杂，模型推理速度成为制约实际应用的关键因素。本文围绕Julia语言在模型推理加速技术中的应用，从编译模型、优化算法、并行计算等方面进行探讨，并通过实际案例展示其在模型推理加速方面的优势