南加州大学 发布 ViT latency dataset 数据集, 应用在 机器学习性能分析、神经架构搜索 领域

南加州大学 本次发布的数据集 ViT latency dataset, ViT延迟数据集包含了1000个合成ViT的延迟测量数据，这些ViT具有代表性的构建块和最先进的架构，来自两个机器学习框架和六个移动平台。该数据集旨在帮助研究人员和开发者进行性能分析，并用于训练机器学习延迟预测器，以准确预测新ViT的推理延迟，应用于神经架构搜索和协作推理等领域。

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