Quantized Model Deployment : INT8 and FP16 Compression for Mobile Acceleration
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026, 2026
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Neuware - What if the only thing standing between your neural network and real-time mobile performance is the precision you refuse to give up Your model ran flawlessly in PyTorch-400MB of FP32 weights, a 350-watt GPU, and all the thermal headroom in the world. Then you deployed it to a phone. It stuttered. It heated up. The OS killed it before it produced a single inference. The market no longer asks whether AI can run on mobile. It asks why your AI is slower and less accurate than the cloud version. The answer is not your architecture. It is your precision.This book is the field manual for engineers who refuse to accept the old compromise of smaller models and weaker accuracy. Inside, you will learn: - Why INT8 and FP16 are not arbitrary format choices, but hardware-mandated keys to dedicated acceleration paths on Snapdragon, Apple Neural Engine, and MediaTek APU - How naïve post-training quantization can crater accuracy by double-digit percentages-and the calibration, range estimation, and outlier handling techniques that prevent it - The exact deployment architecture for TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime Mobile, and NNAPI, including operator fusion and numerical equivalence testing - Why quantization is the only optimization that simultaneously improves latency, accuracy, and power consumption-and how to combine it with pruning and knowledge distillation for wearables and IoTStop accepting the compromise between speed and accuracy. Build models that run cooler, faster, and sharper on the devices already in your users' pockets. The precision you can no longer afford is the precision you can finally reclaim.…
N° de ref. del artículo 9798196245466
- Título
- Quantized Model Deployment : INT8 and FP16 Compression for Mobile Acceleration
- Autor
- Clara Whiskers
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798196245466
- Peso del artículo
- 381 gramos
- Dimensiones
- 244x170x12 mm
Your model ran flawlessly in PyTorch—400MB of FP32 weights, a 350-watt GPU, and all the thermal headroom in the world. Then you deployed it to a phone. It stuttered. It heated up. The OS killed it before it produced a single inference. The market no longer asks whether AI can run on mobile. It asks why your AI is slower and less accurate than the cloud version. The answer is not your architecture. It is your precision.
This book is the field manual for engineers who refuse to accept the old compromise of smaller models and weaker accuracy. Inside, you will learn:
• Why INT8 and FP16 are not arbitrary format choices, but hardware-mandated keys to dedicated acceleration paths on Snapdragon, Apple Neural Engine, and MediaTek APU • How naïve post-training quantization can crater accuracy by double-digit percentages—and the calibration, range estimation, and outlier handling techniques that prevent it • The exact deployment architecture for TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime Mobile, and NNAPI, including operator fusion and numerical equivalence testing • Why quantization is the only optimization that simultaneously improves latency, accuracy, and power consumption—and how to combine it with pruning and knowledge distillation for wearables and IoT
Stop accepting the compromise between speed and accuracy. Build models that run cooler, faster, and sharper on the devices already in your users' pockets. The precision you can no longer afford is the precision you can finally reclaim.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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