计算图是一种表示和执行数学运算的数据结构,在机器学习和深度学习中,模型的训练和推理过程通常会被表示成一个复杂的计算图,其中节点代表运算操作,边代表数据(通常是张量)在操作之间的流动。 计算图优化是一种重要的技术,主要目标是提高计算效率和减少内存占用,通常由 AI 框架的编译器自动完成,通过优化,可以降低模型的...
转载:【AI系统】计算图的优化策略 除了前面提到的算子替换和算子前移等内容,本文内容将深入探讨计算图的优化策略,我们将细致分析图优化的其他重要内容,如改变数据节点的数据类型或存储格式来提升模型性能,以及优化数据的存储和访问方式以降低内存占用和数据访问时间。以上内容的理解和掌握,对于高效利用计算资源,提升算法性能...
面向计算图编译和运行优化场景,昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)开放GE(Graph Engine)图引擎,通过计算图优化、计算图下沉、内存复用和多流水并行等技术可将计算图执行性能提升20%,同时开放图引擎接口支持开发者自定义图结构,获得最优执行性能。 基于GE图引擎能力,昇腾已支持TensorFlow计算...
目前主流的框架Tensorflow、Pytorch、TVM等都是同时采用多种计算图优化手段进行加速计算,Tensorflow提供了图优化器的API,用户可以直接调用;TVM采用Op Fusion(Operator fusion:combine multiple operators together into a single kernel without saving the intermediate results back into global memory)等方法来进行计算优化。
随着大模型时代的到来,AI算法的能力上限不断被刷新,算力门槛也在持续飙升,如何在有限的计算资源的条件下优化和训练模型显得尤其重要。面向计算图编译和运行优化场景,昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)开放GE(Graph Engine)图引擎,通过计算图优化、计算图下沉、内存复用和多流水并行等技术可...
一般来说,常量折叠的处理方式为:若某算子输入都是常量且可进行折叠,折叠后该算子与其Const输入都融合为一个Const,如下图所示。 除此之外,GE还支持如下几类常量折叠相关优化。 1)Shape计算类算子(如Shape、Rank、Size等)的常量折叠,当Shape计算类算子的输入Shape为静态时,可以将其计算结果替换为Const。
最关键的优化计算图的方式就是算子融合了，算子融合指的是将多个神经网络算子（例如卷积、池化、归一化等）组合在一起，以提高计算效率和性能。输入卷积层与归一化融合 卷积神经网络中，输入的图像往往要做一个Normalization，比如ImageNet上训练的神经网络经常需要进行下面这个操作：std = [0.229, 0.224, 0.225]...
实验结果表明，MetaFlow算法在NVIDIA V100 GPU上实现了端到端推理性能的显著提升，相比于现有深度学习框架加速1.1到1.6倍。此外，TASO是一个自动生成图替代的DNN计算图优化器。TASO通过算子的定义和规范生成潜在替代，使用形式验证确保正确性，并结合数据布局优化，显著提高运行时性能。实验结果显示，TASO在...
大华股份申请深度学习模型的计算图优化方法专利，提高模型的运行效率 金融界2024年1月19日消息，据国家知识产权局公告，浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“深度学习模型的计算图优化方法、装置、终端及存储介质“，公开号CN117422120A，申请日期为2023年9月。专利摘要显示，本发明提供一种深度学习模型的计算图优化...
在图计算领域,Python提供了一系列强大的工具来处理和分析图数据。通过使用NetworkX和Matplotlib,我们可以创建、分析和可视化图及其路径。了解和应用这些技术对解决实际问题有着重要意义,如交通路线优化、社交网络分析等。随着图计算技术的不断发展,其应用范围将进一步扩展,值得我们深入学习和探索。