随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！然而，除了运算量之外，模型对于内存带宽的需求也是影响实际
前言在twitter，需要网络功能的核心模块使用的都是Netty。Cloudhopper每个月都通过Netty向世界各地的数百个移动运营商发送数十亿的短消息。前一个版本的Netty 3使用Java对象来表示IO事件。最新的版本Netty 4中做了一些改进，
说到模型对于硬件的要求，大家第一个想到的就是计算量，即一个深度学习模型需要多少次计算才能完成一次前馈。然而，除了运算量之外，模型对于内存带宽的需求也是影响实际计算所需要时间的重要参数。我们下面会看到，在内存带宽有限的情况下，仅仅缩小计算量并不能让计算时间等
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