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编译器(下) 4.3 Tensorization DL工作负载具有很高的运算强度,通常可以分解为张量运算符,如矩阵乘法或一维卷积。这些自然分解导致了最近的添加张量计算 ......
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编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中。AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化。将工作负载部署到新平台, ......
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CUDA上深度学习模型量化的自动化优化
CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务。在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要。网络量化是加速深度学习模 ......
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在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈
用
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在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺。这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛、MXNet、 ......
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CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化
CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务。在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要。网络量化是加速深度学习 ......
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将深度学习模型编译为WebGL
使用
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将深度学习模型编译为WebGL
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带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端
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已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等。这次,添加 ......
模型
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在ARM GPU上优化移动深度学习
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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 ......
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AI推理与Compiler
AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解, AI芯片编译器不光涉及编译器知识,还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等。如果从深度学习平台获得IR输入, ......
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优化 ARM GPU 上的移动深度学习
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如何在GPU上优化卷积
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 ......
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V2AS = Way To Ask
V2AS 一个技术分享与创造的静土
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