MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比…

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

人类大脑与眼睛对一个画面的连贯性感知其实是有一个界限的,譬如我们看电影会觉得画面很自然连贯(帧率为24fps),用手机当然也需要感知屏幕操作的连贯性(尤其是动画过度),所以Android索性就把达到这种流畅的帧率规定为60fps. 有了上面的背景,我们开发App的帧率性能目标就是保持在60fps,也就是说我们在进行App性能优化时心中要有如下准则: <code class="hljs brainfuck has-numbering" style="display: bl…

[工匠若水 http://blog.csdn.net/yanbober 转载请注明出处.] 1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的,…

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基于自动驾驶车辆的NVIDIA-TensorRT推理实时优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型需要在gpu上进行非常精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,利用NVIDIA DRIVE的高性能.节能计算.最近,Zoox在旧金山发布了一个小时的完全自主的游戏,详细展示了他们的人工智能堆栈.…

作者:王璐璐 | 旷视 MegEngine 架构师 一. 背景 在 MegEngine imperative runtime 的早期开发中,我们面临着一些的性能优化问题.除了一些已知需要重构的地方(早期设计时为了开发效率而牺牲性能的妥协),还存在一些未知的性能问题需要用 profiler 进行观测和分析才能发现.MegEngine 的 imperative runtime 是一个由 Python 和 C/C++ 编写的模块,对于这类程序,各种 profiler 多到令人眼花缭乱.在调研各种 pr…