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Facebook 開源了 FBGEMM，一個針對服務器推理優(yōu)化的高性能核心庫。 與其他庫不同，F(xiàn)BGEMM 最大程度優(yōu)化了 CPU 性能，通過降低精度計算來加速深度學習模型。 目前 Facebook 已經(jīng)在自己的服務中使用該庫，與目前的生產(chǎn)基準相比，它帶來了兩倍的性能提升。
FBGEMM 的最大特點是優(yōu)化低精度數(shù)據(jù)。 與科學計算中使用的傳統(tǒng)線性代數(shù)庫不同，F(xiàn)BGEMM 不使用 FP32 或 FP64 精度，可以為小批量提供有效的低精度通用矩陣乘法（GEMM）運算，并支持精確損失最小化技術，例如行式（Row-wise）量化和異常值感知量化。
FBGEMM 已在 Facebook 上大規(guī)模部署，加速了許多端到端人工智能服務，包括將英語翻譯成西班牙語的速度提高 1.3 倍，減少了 40％ 的推薦系統(tǒng)信息源動態(tài)內(nèi)存帶寬的使用 ，并將機器學習系統(tǒng) Rosetta 的字符檢測速度提升2.4倍（Rosetta 是 Facebook 用來理解文本，圖像和視頻內(nèi)容的系統(tǒng)。）
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