开发者社区 > 大数据与机器学习 > 人工智能平台PAI > 正文

下机器学习PAIblade有针对性优化吗?目前看是触发了broad cast相关的mlir的op

请教一下机器学习PAI针对BatchMatmulV2的输入是[-1,m,k]*[k,n]这种的,blade有针对性优化吗?目前看是触发了broad cast相关的mlir的op

展开
收起
真的很搞笑 2023-08-08 19:33:08 104 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 北京阿里云ACE会长

    您使用的是机器学习PAI中的BatchMatmulV2操作,其中输入形状为[-1, m, k]和[k, n]。您还提到了Blade(PAI的底层执行引擎)是否有针对这种情况的优化。

    Blade是阿里巴巴内部的深度学习计算引擎,用于执行机器学习任务。它在底层使用了MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)进行图优化和代码生成。在执行批量矩阵乘法操作时,Blade可以根据输入形状进行一些优化。

    具体而言,对于形状为[-1, m, k]和[k, n]的输入,Blade可能会触发广播(broadcast)相关的MLIR操作。广播是一种将不同形状的张量自动扩展为相同形状的操作,以便进行元素级别的计算。这有助于使输入张量的形状与BatchMatmulV2操作所需的形状匹配。

    Blade的优化策略和实现可能会根据具体的版本和配置而有所不同。它会根据输入的张量形状和计算需求,尽可能地优化执行过程,以提高性能和效率。

    2023-08-13 21:28:46
    赞同 展开评论 打赏

人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

相关产品

  • 人工智能平台 PAI
  • 热门讨论

    热门文章

    相关电子书

    更多
    阿里巴巴机器学习平台AI 立即下载
    基于Spark的面向十亿级别特征的 大规模机器学习 立即下载
    基于Spark的大规模机器学习在微博的应用 立即下载