使用TVM将深度学习模型编译为WebGL TVM带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端 TVM已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等.这次,添加了另一个后端:OpenGL / WebGL. OpenGL / WebGL使能够在未安装CUDA的环境中利用GPU.在浏览器中使用GPU的方法. 后端允许以3种不同的方式使用OpenGL / WebGL: 本地OpenGL:可以将深度学习模型编译为OpenGL,完全使用Python在本地计算机…

使用Apache TVM将机器学习编译为WASM和WebGPU TLDR 在Apache TVM深度学习编译器中引入了对WASM和WebGPU的支持.实验表明,在将模型部署到Web时,TVM的WebGPU后端可以接近本机 GPU的性能. 概述 计算是现代机器学习应用程序的支柱之一.GPU的引入加快了深度学习的工作量,极大地提高了运行速度.部署机器学习的需求不断增长,浏览器已成为部署智能应用程序的自然之所. TensorFlow.js和ONNX.js将机器学习引入浏览器,但Web版本和本机版本之间…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

java内存模型与锁优化 参考: https://blog.csdn.net/xiaoxiaoyusheng2012/article/details/53143355 https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52611310 一.Java内存模型 Java内存模型(Java Memory Model, JMM),用来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果.主要目标是定义程序中各个共…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

java语言的编译期其实是一段不确定的操作过程,因为它可以分为三类编译过程: 1.前端编译:把.java文件转变为.class文件 2.后端编译:把字节码转变为机器码 3.静态提前编译:直接把*.java文件编译成本地机器代码 从JDK1.3开始,虚拟机设计团队就把对性能的优化集中到了后端的即时编译中,这样可以让那些不是由Javac产生的Class文件(如JRuby.Groovy等语言的Class文件)也能享受到编译期优化所带来的好处 Java中即时编译在运行期的优化过程对于程序运行来说更重要,…

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“…

java语言的"编译期"是一段不确定的过程.由于它可能指的是前端编译器把java文件转变成class字节码文件的过程,也可能指的是虚拟机后端执行期间编译器(JIT)把字节码转变成机器码的过程. 以下讨论的编译期优化指的是javac编译器将java文件转化为字节码的过程,而执行期间优化指的是JIT编译器所做的优化. 编译期优化 虚拟机设计团队把对性能的优化集中到了后端的即时编译器(JIT)中,这样能够让那些不是由javac编译器产生的class文件也相同能享受到编译器优化所带来的优点.…

byte b1 = 5;//编译期检查,判断是否在byte范围内 byte b2 = 5+4;//编译期优化,相当于b2=9 byte b3 = 127;//编译通过,在byte范围内 byte b4 = 128;//编译错误,超出byte范围 // byte b1 = 5; // byte b2 = 4; // byte b3 = b1+b2; //类型提升为int类型 本文章以byte类型赋值来谈谈java编译期的优化和检查: 整数类型的字面量是int类型,所以第一行代码中的5是int类型,…

Java的编译期优化 因为工作的原因,经常会在没有源码的情况下,对一些产品的代码进行阅读.有时在解决Bug时,在运行环境下会直接去看class文件的字节码,来确定运行中版本是否正确的. 在看字节码时,发现了一个有意思的现象:即便你在代码中使用了定义的常量,反编译后的代码仍会是字符串的字面量. 这个其实就是Java编译器在编译时做了优化,下面就用一个例子来说明一下: public class StringTest { public static final String a1="a";…