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让模型快 10 倍的秘密:深度学习编译器 IR 核心 # 让模型快 10 倍的秘密:深度学习编译器 IR 核心 1. IR 的本质是内存中的数据结构(Python 对象或 C++ 对象),编译期存在并优化,运行期消失实现零开销 2. 采用多层次架构设计:高层 IR 保留框架语义、中层 IR 跨平台抽象、低层 IR 硬件映射,渐进式降低 3. MLIR 是编译器基础设施,特点是可扩展方言系统、多层次抽象和强大 Pass 框架,适合构建新编译器和硬件适配 4. HLIR/HLO 是 XLA 编译器核心,提供算子级抽象和强大融合能力,是 TensorFlow/JAX 的原生编译路径,TPU 优化首选 5. Inductor IR 是 PyTorch 2.0 编译引擎,一行代码(torch.compile)即可启用,具备自动融合、内存优化和动态 Shape 支持 6. FX IR 是 Python 友好的图表示系统,完全基于 Python 对象,易于调试和修改,是 PyTorch 量化和图分析的核心工具 7. PyTorch 用户:性能优化用 Inductor,模型量化和图变换用 FX IR 8. TensorFlow/JAX 用户:统一使用 HLIR/HLO(XLA 编译路径),TPU 加速的最佳选择 9. 编译器开发者:构建新编译器或硬件适配选择 MLIR 10. 实际项目可混合使用:FX 高层优化 → Inductor 代码生成 → ONNX 部署 11. 性能对比:MLIR 和 Inductor 优化能力最强(★★★★★),Inductor 动态 Shape 支持最好(★★★★★),FX IR 学习曲线最平缓 12. 未来趋势:MLIR 成为统一生态标准、AI 辅助编译优化、更好的动态编译技术、异构计算多硬件优化 13. 编译优化通常能带来 1.5-10 倍性能提升,"编译一次,运行多次"是核心价值 14. 深入理解 IR 是掌握深度学习编译器的关键,IR 是连接模型和性能的核心桥梁 #pytorch #编译器 #大模型
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