量化是深度学习中一个很有价值的过程，它将连续值映射到一组较小的离散有限值。这是一种强大的技术，可以显著减少深度学习模型的内存占用和计算需求，使其更高效、更容易部署在资源受限的设备上。

在本次演讲中（2025-08-05 13:30-14:45），我们将探讨可应用于深度学习模型的不同类型的量化技术。此外，我们还将介绍神经网络压缩框架（NNCF），以及其如何进一步为 OpenVINO? 工具套件进行加持，从而实现卓越性能。在中国，英特尔和百度飞桨在量化方面有非常深入的合作，百度飞桨团队的资深工程师也将与大家共同探讨量化压缩与推理的联合优化问题，介绍 OpenVINO? 如何对 Paddle Slim 量化模型进行支持。

您将学习到： 

?  量化技术的价值以及不同类型的量化技术

?  如何基于 OpenVINO? 工具套件使用 NNCF

?  通过 Jupyter Notebook 演示量化前后的神经网络图，并进行性能比较

?  以目标检测任务为例，了解 OpenVINO? 对飞桨量化模型的支持

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OpenVINO? DEVCON 中国 · 系列工作坊2023:

 ?  6月2日      焕然五周年 · 瞰见新特性—英特尔? OpenVINO? 2023.0

 ?  6月30日   使用 OpenVINO? 加速生成式AI

 ?  7月28日   超越连续体：量化在深度学习中的重要性

 ?  8月25日   如何逐步构建智能队列管理系统？From Zero to Hero