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转载：【AI系统】CPU 计算本质
本文将深入探讨 CPU 的计算性能，从算力的敏感度和不同技术趋势中分析影响 CPU 性能的关键因素。我们将通过数据和实例，详细解释 CPU 算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡点，以及如何通过算力敏感度分析来识别和优化计算系统中的性能瓶颈。此外，我们还将观察服务器、GPU 和超级计算机等不同计算平台的性能发展趋势，以及它们如何影响着我们对 CPU 性能的理解和期望。 从数据看 CPU 计算 ....
转载：【AI系统】计算之比特位宽
在前面的深度学习计算模式里面我们提到了模型的量化操作，通过建立一种有效的数据映射关系，使得模型以较小的精度损失获得更好的模型执行效率的收益。模型量化的具体操作就是将高比特的数据转换为低比特位宽表示。本文我们将 在前面的深度学习计算模式里面我们提到了模型的量化操作，通过建立一种有效的数据映射关系，使得模型以较小的精度损失获得更好的模型执行效率的收益。模型量化的具体操作就是将高比特的数据转换为低比特....
【AI系统】计算图挑战与未来
目前主流的 AI 框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 计算图与框架关系 计算图回顾 在 AI 框架中，其计算图的基本组成有两个主要的元素：1）基本数据结构张量和 2）基本计算单元算子。节点代表 Operator 具体的计算操作（即算子），边代表 Tensor 张量。整个计算图.....
【AI系统】计算图的控制流实现
计算图在数学上作为一个有向无环图（DAG，Directed Acyclic Graph），能够把神经网络模型的概念抽象出来作为同一描述，不过在计算机的编程中，会遇到很多 if、else、while、for 等控制流语句，有向无环图改如何表示控制流变成了计算图中一个很重要的问题。好处在于，引入控制流之后，开发者可以向计算图中引入分支选择以及循环控制逻辑，进而构造出更加复杂的神经网络模型结构。 目前....
【AI系统】计算图的调度与执行
在前面的内容介绍过，深度学习的训练过程主要分为以下三个部分：1）前向计算、2）计算损失、3）更新权重参数。在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。对于前向传播，沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。然后将这些用于反向传播，其中计算顺序与计算图的相反。 基于计算图的 AI 框架中，训练的过程阶段中，会统一表示为由基础算子构成的计算图，算子属于计算图中的一个节点，由具体的后端硬件进....
【AI系统】计算图基本介绍
在 AI 框架发展的最近一个阶段，技术上主要以计算图来描述神经网络。前期实践最终催生出了工业级 AI：TensorFlow 和 PyTorch，这一时期同时伴随着如 Chainer、DyNet、CNTK、PaddlePaddle、JAX 等激发了框架设计灵感的诸多实验课程。 TensorFlow 和 PyTorch，特别是 PyTorch 代表了今天 AI 框架两种不同的设计路径：系统性能优先改....
【AI系统】计算图优化架构
本文将会介绍推理引擎转换中的图优化模块，该模块负责实现计算图中的各种优化操作，包括算子融合、布局转换、算子替换和内存优化等，以提高模型的推理效果。计算图是一种表示和执行数学运算的数据结构，在机器学习和深度学习中，模型的训练和推理过程通常会被表示成一个复杂的计算图，其中节点代表运算操作，边代表数据（通常是张量）在操作之间的流动。 计算图优化是一种重要的技术，主要目标是提高计算效率和减少内存占用，通....
【AI系统】自定义计算图 IR
模型转换涉及对模型的结构和参数进行重新表示。在进行模型转换时，通常需要理解模型的计算图结构，并根据目标格式的要求对其进行调整和转换，可能包括添加、删除或修改节点、边等操作，以确保转换后的计算图能够正确地表示模型的计算流程。 本文主要介绍自定义计算图的方法以及模型转换的流程和细节。 计算图定义回顾 转换模块架构分为转换模块和图优化，中间的 IR(Intermediate Representatio....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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