15 poin oleh xguru 2022-06-28 | Belum ada komentar. | Bagikan ke WhatsApp
  • Mengompresi vektor data dan menjalankan operasi matematika secara langsung pada keadaan terkompresi
  • Jika Anda memiliki koleksi vektor padat berskala besar dan dapat mentoleransi kompresi lossy
    → mengurangi ruang dan waktu komputasi sebesar 10~200x
  • Diimplementasikan dalam C++, menyediakan Python wrapper
  • Wajib mendukung instruksi AVX2

Belum ada komentar.

Belum ada komentar.