普通电脑可以做网站服务器/变现流量推广app

1.量化及并行计算技术
现代CPU通常支持低级的单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)指令级并行。
对隐藏层的激活值，权重，偏执值进行量化(quantization).量化技术 可以在即使不使用SIMD指令的条件下把解码所需时间降低1.52倍，同时可以将模型大小减小3~4倍。
在一段语音的开始处整合几百毫秒的预查看技术(look-ahead)非常常见，目的是提高对语音和噪声统计量的实时估计。这意味着处理几十毫秒的小批量的帧不会过多地影响延迟。使用批量计算可以进一步把计算时间降低为0.36倍实时。
最后一个进一步提高解码速度的技巧是只计算那些需要计算的状态类别的后验概率。

2.稀疏DNN
全连接的DNN，很大一部分权重值很小。语音识别DNN中有70%的权重小于0.1。偏执参数比权重参数少得多，完整保留偏执参数并不会影响模型的尺寸。

3.低秩分解技术—SVD
4.多帧DNN计算技术