Int8量化算子在移动端CPU的性能优化
本文介绍了Depthwise Convolution 的Int8算子在移动端CPU上的性能优化方案。ARM架构的升级和相应指令集的更新不断提高移动端各算子的性能上限，结合数据重排和Sdot指令能给DepthwiseConv量化算子的性能带来较大提升。背景MNN对ConvolutionDepthwis...
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可以在...
多个算子，有的处理比较花 时间，所以想拆分开 ，花时间的多分配点CPU，但是又不想在TM间数据流动
多个算子，有的处理比较花 时间，所以想拆分开 ，花时间的多分配点CPU，但是又不想在TM间数据流动，因为并行度很高，数据传输会花时间，有什么好办法吗 ？
Flink的window计算、级联window计算、window后复杂算子计算等导致CPU尖刺问题怎
附语雀：https://www.yuque.com/sixhours-gid0m/ls9vqu/nhgrpw 如果有人做过类似的，有什么好的方案可以分享下。也可以看看我当前的几个方案是否符合我的预想。*来自志愿者整理的flink邮件归档
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