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AStitch通过编译优化的手段来自动化地提高机器学习任务的执行效率, 提出了一种大粒度计算融合的编译优化手段,通过计算图的依赖关系特性、GPU多层次存储架构上的数据局部性、以及不同数据尺寸之下的线程并发性等三个方面的联合考虑,自动化地为大粒度的复杂访存密集算子子图生成高效的GPU代码,从而大幅减少GPU kernel调用及框架层算子调度的额外开销,避免了不必要的重复计算。大幅减少片外访存的同时,可适配各种数据尺寸以得到最佳并行效率。