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分类:system

5 篇文章

AutoTVM 探秘 (三)
对于目前的优化算法来说,依然存在着许多问题。但是后续的工作并不是特别多。首先可以看一下 Reinforcement Learning and Adaptive Sampling for Optimized DNN Compilation, ICML 2019 Workshop RL4RealLife 这篇文章主要谈到的问题是两点:1. 开发一个更有…
AutoTVM 探秘(二)
好了,本篇开始进入正题!内容基本都来自于:Learning to Optimize Tensor Programs. NeurlPS`18 问题定义 上一篇文章讲了 AutoTVM 的大致问题,现在给出数学上面的描述。 首先有一个 \(\mathcal{E}\) 代表所有可能的计算,\(e\in\mathcal{E}\) 就是我们要去优化的计算。对…
AutoTVM 探秘(一)
周末要在实验室搞个类似讲座之类的东西,先在这里写一下讲座内容,理清思路。也是对最近一个月的学习内容做一个总结。 从 TVM 开始 TVM: an automated end-to-end optimizing compiler for deep learning. OSDI`18 AutoTVM 其实是 TVM 的一个组件,那么先要搞清楚 TVM …
CSE 599W: SYSTEMS FOR ML 课程笔记 7-12
各种课程资料请参考上一篇文章 Lecture 7: Automatic Code Generation - TVM Stack 现在深度学习的框架非常多,而这些乱七八糟框架写出来的代码通常又跑在乱七八糟的设备上。这其中最为关键的问题就是:如何让深度学习代码在不同的设备上都跑出最好的效果。 众所周知,如果软件架构出现了什么难以解决的问题,那就加个中间…
CSE 599W: Systems for ML 课程笔记 1-6
课程网站 在头条 AML 实习的时候就觉得这个 AI system 方向非常有趣,但是苦于实验室不是搞这一套的,自己拖延症也非常严重,所以一直在入门的边缘徘徊。但是在今天——研一秋学期考试周的前一周,我决定开始学习 AI system 方向最著名的必学课程,Tianqi Chen 在 UW 开设的 CSE599W。 这个课程其实资料并不是很完善,只…