在稀疏模型训练中，TensorFlow处理Embedding特征查询时面临什么问题？
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在稀疏模型训练中，TensorFlow处理上百路的Embedding特征查询时，每路查询都会调用数十个算子操作，这导致TensorFlow引擎需要调度大量的算子操作，增加了额外的CPU线程开销。同时，对于GPU设备，过多的CUDA kernel提交到流处理器上，带来了GPU Stream Multiprocessor (SM)的调度开销，且每个算子处理数据的并发度不高，难以充分利用GPU的计算单元。
2024-08-07 20:18:33赞同 3 展开评论 打赏
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