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NV官方文档Support Matrix — NVIDIA cuDNN v9.2.1 documentation下列的非常清楚,如图:
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RVQ:残差向量量化
RVQ通过分层残差量化的创新设计,解决了传统VQ在高维数据与高比特率场景下的核心痛点,成为现代AI系统中数据压缩、特征离散化的关键技术。其在神经音频编解码、计算机视觉与大语言模型优化等领域的广泛应用,证明了其在效率与精度之间的优异平衡能力。随着AI模型规模扩大与边缘设备普及,RVQ将在更多低延迟、高压缩比场景中发挥重要作用。
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