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文章 2025-10-03 来自：开发者社区

144_推理时延优化：Profiling与瓶颈分析 - 使用PyTorch Profiler诊断推理延迟，优化矩阵运算的独特瓶颈

引言 在2025年的大模型时代，推理时延优化已经成为部署LLM服务的关键挑战之一。随着模型规模的不断扩大（从数亿参数到数千亿甚至万亿参数），即使在最先进的硬件上，推理延迟也常常成为用户体验和系统吞吐量的主要瓶颈。 1.1 推理时延优化的重要性 大语言模型的推理延迟直接影响着： 用户体验：实时应用场景...

144_推理时延优化：Profiling与瓶颈分析 - 使用PyTorch Profiler诊断推理延迟，优化矩阵运算的独特瓶颈
文章 2024-10-18 来自：开发者社区

深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现

IOU-loss 算法作用：Iou的就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下，Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。算法代码： def Iou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'): ''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] bb...

深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现

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