TVM：使用调度模板和AutoTVM优化算子

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TVM自动调度器

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…

SystemML大规模机器学习，优化算子融合方案的研究

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.…

Karmada v1.5发布：多调度组助力成本优化

摘要:在最新发布的1.5版本中,Karmada 提供了多调度组的能力,利用该能力,用户可以实现将业务优先调度到成本更低的集群,或者在主集群故障时,优先迁移业务到指定的备份集群. 本文分享自华为云社区<Karmada v1.5发布!多调度组助力成本优化>,作者:华为云云原生团队. Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎,旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用.凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力,Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载,并且仍可保持与 Kubern…

微信服务号模板消息接口新增"设置行业"和"添加模板"及细节优化

微信服务号模板消息可以向用户发送重要的服务通知,如信用卡刷卡通知,商品购买成功通知等.昨日,微信团队发布公告称模板消息新增“设置行业”和“添加模板”接口及细节优化,详细变动如下模板消息[业务通知]自2014年8月27日向认证服务号开放后使用效果良好,现做出如下优化: 1. 认证服务号日调用模板消息上限为10w条,当前每个模板的日调用上限为100000次[2014年11月18日将接口调用频率从默认的日10000次提升为日100000次,可在MP登录后的开发者中心查看]: 2. 每条消息长度限制为…

初识费用流模板(spfa+slf优化) 餐巾计划问题

今天学习了最小费用最大流,是网络流算法之一.可以对于一个每条边有一个容量和一个费用(即每单位流的消耗)的图指定一个源点和汇点,求在从源点到汇点的流量最大的前提下的最小费用. 这里讲一种最基础也是最好掌握的实现算法,就是spfa求费用流. 其实也很简单,在最大流的基础上,我们将dfs增广替换成对于费用为权值的边跑spfa得到的最短路,相当于一个贪心的思想.证明有一定难度,稍微口糊一下,就像ford-fulkerson一样,这个算法每次都能找到一条单位流费用和最小的路径,又由于路径中每条边的流量相等…

GCD LCM 最大公约数最小公倍数分数模板 (防溢出优化完成)

自己写的一个分数模板,在运算操作时进行了防溢出的优化: ll gcd(ll a, ll b) { return b ? gcd(b, a%b) : a; } ll lcm(ll a, ll b) { return a / gcd(a,b) * b; } struct divi { ll a = ,b = ; }; divi simdiv(divi a) { ll i; divi divn = a; ll k = gcd(a.a,a.b); divn.a /= k; divn.b /= k; )…

k8s pod节点调度及k8s资源优化

一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam…