本次实验使用的显存大小为12G，程序运行时最大可以占用10G左右的显存，对于嵌入式设备的使用要求比较高。所以我们应该向比如TinyBERT、TinyTransformer、MobileBERT、FBNet等模型学习如何拆解多头自注意力使其可以在嵌入式设备运行。这些模型通常采用一些压缩和优化技术，如剪枝、量化等，以减小模型大小和推理时所需的计算量。这些模型可以用于嵌入式设备上的视频推理任务，用在视频监控场景下进行

的实时视频检测、跟踪等任务可以提高系统的响应速度和效率。

同时，为了进一步优化模型在嵌入式设备上的运行效果，还可以采用一些技术，如模型蒸馏、模型量化、模型压缩等，来减小模型大小和计算量。这些技术可以在不损失模型精度的前提下，提高模型在嵌入式设备上的性能和效率，使得模型可以更好地适应嵌入式设备的资源限制和应用场景需求。

相关问题

嵌入式设备没有显存可以如何跑深度学习的模型呢？

在嵌入式设备上运行深度学习模型时，由于显存和计算资源的限制，需要采用一些特殊的技术来进行优化。以下是一些解决方案：

1. 量化：量化是一种将浮点数模型转换为固定精度整数模型的技术，可以大大减小模型大小和内存占用。

2. 剪枝：剪枝是一种通过减少模型中一些冗余的参数和连接来减小模型大小的技术。

3. 分块：将模型分为多个小块，每个小块分别计算，可以减小显存的占用。

4. 蒸馏：采用蒸馏技术将大模型的知识传递给小模型，从而在保持模型精度的情况下减小模型大小。

5. 模型压缩：采用一些专门的模型压缩算法，如哈夫曼编码、权重共享等，来减小模型大小。

需要注意的是，这些技术通常会对模型精度和性能产生一定的影响，需要根据具体应用场景进行选择和优化。