1
条回答
写回答
写回答
-
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 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
