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To enable high-performance AI inference in resource-constrained environments such as embedded systems, mixed-precision inference techniques have been actively studied to reduce memory usage. In particular, the combination of FP8 and FP16 is being explored as a means to maximize memory efficiency. However, the limited dynamic range of FP8 can lead to significant accuracy degradation. In this paper, we apply mixed-precision inference using FP8-FP16 to the core operations of MobileNetV1—depthwise and pointwise convolutions—and analyze the trade-off between inference accuracy and memory usage based on the scope of precision reduction.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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