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深度学习编译器在实际应用中面临的主要瓶颈有哪些?

深度学习编译器在实际应用中面临的主要瓶颈有哪些?

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冲冲冲c 2024-08-05 18:06:31 44 分享 版权
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  • 深度学习编译器在实际应用中面临的主要瓶颈包括易用性、编译开销问题、对用户透明性问题、鲁棒性以及性能问题。其中,易用性涉及与前端框架对接、动态shape和动态计算图支持不足;编译开销问题要求编译开销与性能收益之间的平衡;对用户透明性要求编译器能自动处理用户输入,减少对开发者经验的依赖;鲁棒性则涉及编译成功率和结果正确性;性能问题则要求编译器优化效果能媲美或超越人工优化。

    2024-08-05 21:10:34
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