如何在CPU上优化GEMM(下) Array Packing 另一个重要的技巧是数组打包.这个技巧是对数组的存储维度进行重新排序,将某个维度上的连续访问模式在平滑后转换为顺序模式. 如上图所示,在阻塞计算之后,可以观察到B的数组访问模式(扁平化后),它是规则的但不连续的.期望经过一些转换,可以得到连续访问模式.可以将[16][16]数组重新排序为[16/4][16][4]数组,这样当从压缩数组中获取相应的值时,B的访问模式将是顺序的. # We have to re-write the algo…

如何在CPU上优化GEMM(上) (TL:DR)TVM提供了抽象接口,用户分别描述算法和算法的实现组织(所谓的调度).通常,在高性能调度中编写算法会破坏算法的可读性和模块性.尝试各种看似有希望的时间表是很耗时的.在TVM的帮助下,可以有效地尝试这些调度来提高性能. 本文将演示如何使用TVM优化平方矩阵乘法,并通过简单地添加18行额外的代码来实现比baseline基线快200倍的速度. 在CPU上执行的高强度计算应用程序有两个重要的优化: 提高内存访问的缓存命中率.高速缓存命中率可以加速复杂的数值…

本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现.以平方大小的输入张量和滤波器为例,并假设卷积的输入量很大.使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度,宽度,通道,批次. 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量.批处理大小为256.卷积过滤器包含512个大小为3 x 3的过滤器.对于卷积,使用步幅大小1和填充大小1.以下代码定义了TVM中的卷积算法. import numpy as np import tvm from tvm imp…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

前言 上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型,但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢,那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗?当然可以啦,这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛!今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别. 一.OpenVINO是什么 OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,用于快速部署应用和解决方案,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能. 特点: 在边缘启用基于CN…

线上有一个非常繁忙的服务的 JVM 进程 CPU 经常跑到 100% 以上,下面写了一下排查的过程.通过阅读这篇文章你会了解到下面这些知识. Java 程序 CPU 占用高的排查思路 可能造成线上服务大量异常的 log4j 假异步 Kafka 异步发送的优化 On-CPU 火焰图的原理和解读 使用 Trie 前缀树来优化 Spring 的路径匹配 开始尝试 JVM CPU 占用高,第一反应是找出 CPU 占用最高的线程,看这个线程在执行什么,使用 top 命令可以查看进程中所有线程占用的 CPU…

=============================================================== linux下的单进程多线程的程序,要实现每个线程平均分配到多核cpu,主要有2个方法 1:利用linux系统自己的线程切换机制,linux有一个服务叫做irqbalance,这个服务是linux系统自带的,默认会启动,这个服务的作用就是把多线程平均分配到CPU的每个核上面,只要这个服务不停止,多线程分配就可以自己实现.但是要注意,如果线程函数内部的有某个循环,且该循环内…

如何在TVM上集成Codegen(下) Bring DNNL to TVM: JSON Codegen/Runtime 现在实现将中继图序列化为JSON表示的DNNL codegen,然后实现DNNL JSON runtime来反序列化和执行该图.请注意,如果尝试实现codegen来生成C兼容的程序,可能需要直接进入下一节. 要使TVM中的DNNL JSON codegen/runtime在本例中工作,请确保DNNL在计算机上可用,并在中使用set(USE_DNNL_CODEGEN ON)构建T…

1.top -H -p <pid>  ; top -H 在top命令后,按H键:或者top -H 2.ps -T -p <pid> “-T”选项可以开启线程查看 3.htop,“Display threads in a different color”可以突出显示线程 可以使用鼠标指针点击直接操作:可以增加线程或者进程的优先级(改变nice的值):可以杀死进程或者线程 (kill) 增加显示的列数:Active Columns表示目前显示的列数, Available Columns…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…