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Explore la compression avec perte, couvrant les limitations de compression sans perte et les techniques pour compresser les images et le son efficacement.
Explore la compression pratique des données à l'aide du codage Shannon Fano et les défis d'ingénierie liés à la compression de divers types de données.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
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Explore les stratégies d'optimisation pour les accélérateurs d'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur la réduction des mouvements de données grâce au batching, à l'optimisation des flux de données et à la compression.