GEMM与AutoKernel算子优化

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GEMM与AutoKernel算子优化

GEMM与AutoKernel算子优化随着AI技术的快速发展,深度学习在各个领域得到了广泛应用.深度学习模型能否成功在终端落地应用,满足产品需求,一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能.一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师.优化代码并不是一件简单的事,要求工程师既要精通计算机体系架构,又要熟悉算法的计算流程,稍微有经验的深度学习推理优化工程师都成了各家公司争抢的"香饽饽".需求多,算子优化自动化成为了未来的一大趋势. 为了方便更多的工程师进行推理优化,一个致力于降低优化…

Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

Spark算子主要划分为两类:transformation和action,并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务.还记得之前的文章<Spark RDD详解>中提到,Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此,这是Spark的一个特性之一.像我们常用的算子map.flatMap.filter都是transformation算子,而coll…

深度学习算子优化-FFT

作者:严健文 | 旷视 MegEngine 架构师背景在数字信号和数字图像领域, 对频域的研究是一个重要分支. 我们日常"加工"的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据.空域数据表征我们"可读"的细节.如果我们将同一张图像视为信号,进行频谱分析,可以得到图像的频域数据. 观察下面这组图 (来源),频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息.暗点为高频信号,代表图像的边缘和噪声.从组图可以看出,Degraded Goofy 与 Goofy…

spark算子优化

一.在聚合前在map端先预聚合使用reduceByKey/aggregateByKey代替groupByKey 二.一次处理一个分区的数据,不过要注意一个分区里的数据不要太大,不然会报oom * 使用mapPartitions代替map * 使用foreachPartitions代替foreach 三.使用重分区 * 在过滤后使用算子coalesce(),避免过滤后可能产生的数据倾斜四.对多次使用的rdd进行持久化,增加rdd的复用性. 每个rdd都会有一个血缘链,如果某个算子的上游rdd能…

BigData－‘基于代价优化’究竟是怎么一回事？

本文由网易云发布. 本文具体讨论了Join基础算法的一种优化方案 – Runtime Filter,在本文最后还引申地聊了聊谓词下推技术.同时,在本文文章开头,笔者引出了两个问题,SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小?衡量两波数据集大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有?这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题.好了,这些就是这篇文章要为大家带来的议题-基于代价优化(Cost-Based Optimization,简称CBO). CBO基本原理提到CBO,…

spark核心优化详解

大家好!转眼又到了经验分享的时间了.吼吼,我这里没有摘要也没有引言,只有单纯的经验分享,请见谅哦! 言归正传,目前在大数据领域能够提供的核心计算的工具,如离线计算hadoop生态圈的mr计算模型,以及依赖mr的hive:在spark生态圈中包含spark core和spark sql.实时计算领域中有storm和spark streaming. 那么单纯看技术核心,本质上就是mr和spark 两种计算模型的竞争,那么storm会在以后的分享中提及,这里不做介绍. 之前很多人都在呼吁说spark的…