深度学习编译器的相关内容

文章 2024-11-06 来自：开发者社区

Python程序到计算图一键转化，详解清华开源深度学习编译器MagPy

在深度学习领域，计算图是描述神经网络结构和计算过程的重要工具。然而，将Python程序转化为计算图的过程通常需要复杂的手工操作和专业知识。为了解决这一问题，清华大学的研究团队开发了一款名为MagPy的开源深度学习编译器，旨在实现Python程序到计算图的一键转化。本文将对MagPy进行详细介绍，并从多个角度对其进行评价。 Ma...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之BladeDISC计划发布版本如何解决

问题一：BladeDISC计划如何发布版本？ BladeDISC计划如何发布版本？参考回答： BladeDISC计划以两个月为单位定期发布Release版本，以确保用户能够及时获得最新功能和性能改进。关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.com/ask/674513 ...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之BladeDISC在新硬件支持方面如何解决

问题一：BladeDISC与TensorRT等推理优化工具相比有哪些优势？ BladeDISC与TensorRT等推理优化工具相比有哪些优势？参考回答： BladeDISC相比TensorRT等推理优化工具的优势包括：完备的动态shape语义支持，基于compiler based的技术路径在非标准模型上的性能优势，以及更为灵活的部署模式选择，以插件形...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之在动态shape下优化整体性能如何解决

问题一：fusion-stitching的基本思想是什么？ fusion-stitching的基本思想是什么？参考回答： fusion-stitching的基本思想是利用GPU硬件中低访存开销的shared memory或CPU中低访存开销的Memory Cache，将不同schedule的计算子图缝合进同一个kernel内，实现多个parallel...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之BladeDISC支持动态shape语义如何解决

问题一：动态shape编译面临的主要挑战是什么？动态shape编译面临的主要挑战是什么？参考回答：动态shape编译的主要挑战来自于需要在静态的编译过程中能够处理动态的计算图语义。这要求编译结果能够在运行时做实时的shape推导计算，并为shape计算做代码生成，以支持内存/显存管理和kernel调度时的参数选择。关于本问题的...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之动态shape问题如何解决

问题一：BladeDISC是如何处理动态shape问题的？ BladeDISC是如何处理动态shape问题的？参考回答： BladeDISC通过扩展MLIR的HLO IR，增加了一套具有完备动态shape表达能力的IR，并增加了相应的基础设施以及前端框架的算子转换逻辑，从而解决了动态shape问题。这部分实现已经完整贡献给了MHLO社区。 ...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之XLA和TVM等问题如何解决

问题一：深度学习编译器的性能优化面临哪些挑战？深度学习编译器的性能优化面临哪些挑战？参考回答：深度学习编译器的性能优化面临多重挑战。首先，如何将人工的优化方法或难以人工探究的优化方法通过泛化性的沉淀和抽象，以有限的编译开销替代手工优化的人力成本是一个关键问题。其次，深度学习任务涉及tensor级别的计算，对并行任务的拆分方式有很高要求，如何有效拆...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之实现硬件适配如何解决

问题一：深度学习编译器如何实现硬件适配？深度学习编译器如何实现硬件适配？参考回答：深度学习编译器通过提供中间层的IR来实现硬件适配。编译器将顶层框架的模型流图转化成中间层表示IR，然后在中间层IR上进行通用的图层优化。在后端，编译器会根据目标硬件平台的特性，将优化后的IR通用性地生成各个目标平台的机器码。这样，当面对一个新的硬件设备时，无需手动为...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

BladeDISC 深度学习编译器问题之深度学习编译器的定义如何解决

问题一：为什么深度学习编译器对于AI框架的硬件泛化性很重要？为什么深度学习编译器对于AI框架的硬件泛化性很重要？参考回答：随着AI硬件的多样化和创新，如何将不同硬件的算力在真实业务场景中发挥出来成为了一个重要问题。新的AI硬件厂商不仅需要在硬件上创新，还需要在软件栈上做重度人力投入。深度学习编译器通过兼容不同的硬件，解决了AI框架在硬件泛化性方面...

问答 2024-08-05 来自：开发者社区

深度学习编译器的性能优化面临哪些挑战？

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更新时间 2024-11-07 18:13:46

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