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,...
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 doub...
接下来介绍 Oneflow 中添加算子与其他框架不一样的地方。除了要正确实现单卡视角下的计算逻辑,还需要考虑多卡一致性视角下的逻辑,包括输出形状推理的逻辑、sbp签名的设置和实际计算的逻辑。 首先简单介绍一致性视角的概念: OneFlow 提出了一致性视角(consistent view)的概念,用于简化分布式训练。 简单而言,在 OneFlow 的...
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 ...
简单来说,算子就是框架中封装好的可重用的运算函数。框架通过组合和调度不同的算子,来构建起神经网络中...
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} ...
整个AutoTest框架只有2个Python文件，并且这个AutoTest框架可以轻易移植到其它任何深度学习框架去做算子对齐任务。1.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/blob/v0.6.0/python/oneflow/test_utils/automated_test_util/torch_flow_dual_object.py 2.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/blob/v0.6.0/python/...