AI芯片一般都拥有多个层级的内存系统(Memory Hierarchical), 从最外围的DDR到最靠近计算单元的Cache,Memory的bandwidth也是逐层提升的。 如GPU的 DDR -> HBM -> L1 Cache -> L2 Cache。 对于每一个层级,其计算密集度和带宽都是不一样的。所以,系统整体的性能是由其短板所决定的,如下图所示。 不同的网络每...
AI高于该值时任务进入计算瓶颈区,反之处于带宽瓶颈区。 性能评估:实际性能曲线若贴近屋顶线,说明优化空间有限;若远离则需针对性优化。例如Transformer模型在V100上常因AI不足而处于带宽瓶颈。 三、应用方法与优化策略 建模步骤: 使用torchstat或nvprof统计任务的FLOPs与内存访问量 计算AI值并绘制...
屋顶线模型 如上图所示,针对AI芯片,屋顶线模型中纵轴P代表芯片算力,单位是操作数每秒,横轴I代表AI应用的计算强度(Operational intensity),即单位内存交换用来进行了多少次计算,单位是操作数每字节。AI应用的计算强度可以由应用的计算量除以应用的访存量得到。 屋顶线模型可以体现出AI芯片的三个重要参数,它们分别是π代...
基于Roofline模型的算子瓶颈识别与优化建议 该功能执行分析后通过Workload Analysis(比较工作点和屋顶的相对位置)输出分析结果。输出结果包括: Op list信息(列出所有工作在此区域的算子信息): 算子名 算子AI Core的时间占总AI Core时间的百分比(越大越有优化价值)
Among these, evaluating the performance of AI algorithms on accelerators is a hot topic. However, such work usually requires a miscellaneous experimental setup configuration, and may involve repetitive tests. Instead of conducting redundant experiments with prior research, in this paper, we present a ...
AI of the kernel The Roofline model also requires computing the AI of the given application. This can either be done by counting the number of operations and memory accesses through visual inspection of the code or using dedicated tools accessing the hardware counters. Within standard FD kernels...
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As AI advances, traditional edge AI methods like TensorFlow Lite fall behind. RooflineAI GmbH, a spin-off from RWTH Aachen University, now offers an SDK with unmatched flexibility, top performance, and ease of use. RooflineAI SDK offers deployment across
Objectives To evaluate the feasibility, procedural data, and lesion characteristics of the anterior line (AL) and roofline (RL) ablation by using ablation index (AI)-guided high power (50 W) among patients with recurrent atrial fibrillation (AF) or atrial tachycardia (AT) after pulmonary vein ...
分析程序的AI 该程序循环内做了一次乘法和一次加法,读取了三个数据,已知操作的数据都为 64 位浮点数,那么OI={2N \over 83*N}={1 \over 12}。根据公式FLOPS=OI \times BW(bound witdh)可得当前的算法的理论峰值为~3.3Gflops。实际测试结果为 2.4Gflops,存在可能优化的空间。