MegEngine计算图.MatMul优化解析 本文针对天元在推理优化过程中所涉及的计算图优化与 MatMul 优化进行深度解读,希望能够帮助广大开发者在利用天元 MegEngine「深度学习,简单开发」的同时,也能够了解 CPU 优化的相关知识.从而帮助大家在模型部署的整体流程中更好地进行加速:在实际模型部署时能够评估模型在特定平台上运行所能达到的性能以及内存使用情况:以及在算法设计时可以设计出更利于 CPU 优化加速的卷积 Opr 等. 本文针对旷视天元深度学习框架在推理优化过程中所涉及的计…

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比…

如图,我们进入优酷首页,可以看到电视剧列表,我们称这个页面为电视剧列表页,而点击进入某个电视剧,则称为电视剧详情页.那么如何获取所有分页以及对应的详情页呢,通过下面的分页得到. 因此,首先,我们将StartDSJCount中的url从详情页改为列表页, 由于这里我们想获取列表页对应的所有分页详情页,因此,我们需要在page中添加一个urlList属性,然后给它get/set方法.这里如果自动生成set方法,那么我们在set时还要new一个list,有点麻烦,这里我们先暂时只自动生成get方法,然…

这里先给出zxing包的源码地址 zip包:https://codeload.github.com/zxing/zxing/zip/master Github:https://github.com/zxing/zxing 包可能较大,因为包含了其它平台的源码,这里主要分析Android平台 首先说一下zxing包中扫描实现的是被固定为横屏模式,在不同的手机屏幕下可能会出现图像变形情况,近日得空,研究了一下,首先分析一下源码Barcode scanner中的一些问题. 首先解释设置为横屏模式的原因…

前情概述 进程调度 老板 cpu 任劳任怨的打工仔 线程 工作在做什么 可运行队列 拥有的工作清单 上下文切换 和老板沟通以便得到老板的想法并及时调整自己的工作 中断 部分工作做完以后还需要及时向老板汇报 谁在消耗cpu 用户 vs 内核 库时间 vs 应用程序时间 IO等待(cpu实际上空闲) 优化系统流程 无码高清图片链接 参考 <Linux 性能优化> 性能优化中的cpu.内存.磁盘…

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M…

TensorFlow笔记-03-张量,计算图,会话 搭建你的第一个神经网络,总结搭建八股 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:表示张量的维数 ·· 维 数 ···· 阶 ········· 名 字 ········· 例 子 ············ ·· 0-D ······ 0 ····· 标量 scalar ···· s=1 2 3 ·· 1-D ······…

把framework中剩余的内容,按照文件名进行了简单解析.时间原因写的很仓促,算是占个坑,后面有了新的理解再来补充. allocation_description.proto 一个对单次内存分配结果进行信息描述的proto. attr_value 之前在讲op的时候提到过,操作是有参数的.而AttrValue表示的就是参数的值.先看一下它的proto定义: message AttrValue { message ListValue { repeated bytes s = 2; repeate…

参考:中国大学MOOC 北京大学 曹健<TensorFlow笔记> 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型. 张量(tensor):多维数组 阶:张量的维数 维数 阶 名字 例子 0-D  0     标量         s=1 2 3 1-D  1 向量 v=[1,2,3] 2-D  2 矩阵 m=[[1,2,3],[4,5,6]] 3-D  3 张量 t=[[... 张量可以表示0阶到n阶的数组(列表) i…

这篇其实跟使用MXnet的关系不大,但对于我们理解深度学习的框架设计还是很有帮助的. 首先还是对promgramming models的一个简单介绍,这个东西实际上是在编译里面经常出现的东西,我们在编译我们的程序的时候,可以对变量构建出一个计算图,然后可以对这个图进行相应的优化来提高速度或者节省内存.到了DL框架上,这些用处就更加重要了,但是也不是所有的DL框架都有计算图的,因为这其中存在一个research和engineering的权衡.计算图的简单理解就是下图: 一.Symbolic vs.…