创建算子工程 算子实现 算子原型定义 Kernel侧算子实现 Host侧tiling实现 编译部署 算子工程编译 算子包部署 算子调试调优 孪生调试简介 CPU域调试 NPU域仿真调试 NPU域上板调试 算子入图(GE图)开发 概述 开发流程 图编译和图执行 AI框架算子适配 概述 ONNX框架 适配插件开发 调用...
算子实现 算子原型定义 Kernel侧算子实现 Host侧tiling实现 编译部署 算子工程编译 算子包部署 算子调试调优 孪生调试简介 CPU域调试 NPU域仿真调试 NPU域上板调试 算子入图(GE图)开发 概述 开发流程 图编译和图执行 AI框架算子适配 概述 ONNX框架 适配插件开发 调用样例 专题 double ...
3. 在Framework plugins这个层面,想在对接主流AI框架时做到既保证在经典代表性模型上的极致性能(比如MLPerf里的模型),同时兼顾对算法用户灵活开发的模型变种的适配程度,就需要考虑AI框架算子coverage的问题了。因为算法用户通常是使用AI框架提供的算子来完成模型搭建(以及少量的自定义算子)。TensorFlow现在有多少个算子呢,...
一.AICPU算子基本概念介绍 AICPU算子,是运行在昇腾AI处理器中AICPU计算单元上的表达一个完整计算逻辑的运算,如下情况下,开发者需要自定义AICPU算子。 在NN模型训练或者推理过程中,将第三方开源框架转化为适配昇腾AI处理器的模型时遇到了昇腾AI处理器不支持的算子。此时,为了快速打通模型执行流程,用户可以通过自定义AI...
bt框架里的算子扩展以及大小盘轮动策略(代码+数据) 原创文章第528篇,专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。 尽管bt框架内置了不少算子,但扩展自己的算子,才是我们掌握了这个框架的标志。这意味着我们真正可以驾驭这个框架,实现咱们想实现的功能。
2. 注册算子到ATen库 接下来,我们需要将这个算子注册到ATen库中,使其在PyTorch框架中可用。注册会涉及到使用TORCH_LIBRARY宏。 #include<torch/library.h>// 在此处注册自定义算子TORCH_LIBRARY(my_ops,m){m.def("my_add(Tensor a, Tensor b) -> Tensor");// 声明算子原型} ...
AICPU算子,是运行在昇腾AI处理器中AICPU计算单元上的表达一个完整计算逻辑的运算,如下情况下,开发者需要自定义AICPU算子。 在NN模型训练或者推理过程中,将第三方开源框架转化为适配昇腾AI处理器的模型时遇到了昇腾AI处理器不支持的算子。此时,为了快速打通模型执行流程,用户可以通过自定义AICPU算子进行功能调测,提升调...
任务目标是将legacy_ops.yaml legacy_backward.yaml中的OP的配置移动到ops.yaml backward.yaml,在op_compat.yaml进行参数名字映射设置(详见附录),如果有version信息还需要在op_version.yaml中配置version信息(详见附录),并将原始手写的算子实现进行删除,也就是删除对应的**xxx_op.cc和xxx_sig.cc**文件或者文件的一...
AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用... ...