深度学习编译器的性能优化面临哪些挑战？
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深度学习编译器的性能优化面临多重挑战。首先，如何将人工的优化方法或难以人工探究的优化方法通过泛化性的沉淀和抽象，以有限的编译开销替代手工优化的人力成本是一个关键问题。其次，深度学习任务涉及tensor级别的计算，对并行任务的拆分方式有很高要求，如何有效拆分并优化这些任务是一大挑战。最后，分层优化时如何避免编译开销爆炸以及不同层级之间优化的联动，也是亟待解决的问题。这些问题都需要深入探索和挖掘，以充分发挥深度学习编译器的价值。
2024-08-05 21:10:35赞同 3 展开评论
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