QPO:基于量化与流水线加速的显存高效 DNN 训练2026年8月19日·李佳琦· 0 分钟阅读时长 文档 PDF QPO 流水线方案摘要回顾小论文撰写思路,总结论文研究工作主题内容、创新点,分享论文投稿经历及注意事项。日期2026年8月19日 08:30 — 09:15事件QPO:基于量化与流水线加速的显存高效 DNN 训练位置信达楼B座101会议室events最近更新于 2026年8月19日组会 研究分享 显存优化 量化 Sina WeiboAuthors李佳琦 (he/him)硕士研究生2023年6月毕业于成都信息大学,获计算机科学与技术本科学位,2024年就读成都信息工程大学人工智能研究生。 ← D²Quant:面向大语言模型的低比特权重量化方法 2026年8月25日DLP:面向大语言模型的动态层级剪枝 2026年8月18日 →