В современных нейросетях критически важно, сколько физической памяти занимает каждый параметр. В этой работе я попытался уйти от классического float32 в нейросетевом слое к uint8 без квантования. Для этого все вычисления проводились сразу по правилам арифметики остатков в конечном поле Галуа GF(137).
Стоит сказать, что это не замена обычному инференсу и не попытка доказать, что все должны срочно переписать модели на вычеты по модулю 137. Я взял небольшой слой, байтовые веса, нативное ядро, ARM NEON и несколько базовых реализаций для сравнения.