arXiv 机器学习· Jinghao Wen, Ruixuan Wang, Xun Jiao·· 7 小时前AI 评分37
深度学习编译器：架构、优化与实证特征分析
Deep Learning Compilers: Architecture, Optimization, and Empirical Characterization
AI 导读
一项针对深度学习编译器的实证评测显示，在 NVIDIA RTX A6000 上基于 PyTorch/TorchInductor 进行测试时，适合算子融合的计算图最高可实现 8.21x 的加速。研究同时发现编译开销通常需要数千次执行才能摊销，而动态形状编译虽带来适度稳态性能损失，但能降低约 70% 的累积形状转换成本。
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