TVM自动调度器 随着模型大小,算子多样性和硬件异构性的不断增长,优化深度神经网络的执行速度非常困难.从计算的角度来看,深度神经网络只是张量计算的一层又一层.这些张量计算(例如matmul和conv2d)可以通过数学表达式轻松描述.在现代硬件上为其提供高性能的实现可能会非常具有挑战性.必须应用各种低级优化,利用特殊的硬件内在函数来实现高性能.建立线性代数和神经网络加速库(如CuBLAS,CuDNN,oneMKL和oneDNN)需要大量的工程工作. 如果可以编写数学表达式,将其神奇地转化为有效的代…

GPU自动调度卷积层 本文对GPU使用自动调度程序. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成一个较大的搜索空间,在该空间中找到良好的调度. 本文以卷积层为例. 本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os import numpy as np…

自动调度GPU的卷积层 这是有关如何对GPU使用自动调度程序的文档. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,而无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成较大的搜索空间,并在该空间中找到良好的调度. 本文以卷积层为例. 注意,本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os   import…

ARM CPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调度,对于获得最佳性能至关重要.通过RPC使用自动调度器为ARM CPU调度整个神经网络. 为了自动调度神经网络,将网络划分为小的子图,进行独立调度.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度程序对时间进行分片,为这些任务动态分配时间资源.任务调度程序预测每个任务对端到端执行时间的影响,确定最大程度地减少执行时间的任务的优先级. 对于每个子图,使用compute声明tvm/python/topi,获取张量表达式形式的计算DAG.使用自动调度器…

NVIDIA GPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是有关如何使用自动调度器为NVIDIA GPU调整整个神经网络. 为了自动调整神经网络,将网络划分为小的子图,并对其进行独立调整.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度程序可以对时间进行分片,并为这些任务动态分配时间资源.任务调度程序可以预测每个任务对端到端执行时间的影响,确定可以最大程度地减少执行时间的任务的优先级. 对于每个子图,使用compute声明tvm/python/topi获取张量表达式形…

CPU的自动调度矩阵乘法 这是一个有关如何对CPU使用自动调度程序的文档. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,而无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成较大的搜索空间,并在该空间中找到良好的调度. 本文以矩阵乘法为例. 注意,本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os impo…

为x86 CPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调试对于获得最佳性能至关重要.这是有关如何使用自动调度器为x86 CPU调试整个神经网络的文档. 为了自动调试神经网络,将网络划分为小的子图,并对其进行独立调试.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度程序可以对时间进行分片,并为这些任务动态分配时间资源.任务调度程序可以预测每个任务对端到端执行时间的影响,并优先调度可以最大程度地减少执行时间的任务. 对于每个子图,使用compute声明tvm/python/topi获取张量表达式形式的计…

NVIDIA GPU的神经网络自动调度 针对特定设备和工作负载的自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是一个关于如何使用自动调度器为NVIDIA GPU调整整个神经网络的资料. 为了自动调整一个神经网络,将网络划分成小的子图并独立地进行调整.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度器对时间进行切片,并动态地为这些任务分配时间资源.任务调度器预测每个任务对端到端执行时间的影响,并对最能缩短执行时间的任务进行优先级排序. 对于每个子图,使用tvm/python/topi中的compute声明来获得张量表达…

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究 摘要 许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要 融合运算符并显著提高 复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

Oracle12c中的自动重优化 Oracle12c中的自适应查询优化有一系列不同特点组成.像自适应计划(AdaptivePlans)功能可以在运行时修改执行计划,但并不允许计划中连接顺序的改变.自动重优化基于先前执行和反馈到优化器信息的学习,因此,语句下次解析执行时将会生成一个较好的计划. 1.   统计信息反馈(势反馈) 势反馈(Cardinalityfeedback)在Oracle11r2中被引进.当优化器产生一个执行计划时,统计信息缺失.统计信息陈旧.复杂谓词或复杂操作等也许会触发优化器…