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Forum 3 Its all About Data Building Blocks, Compute, Movement and Integration.pdf

上传人: 张** 编号:620801 2025-03-31 555页 42.16MB

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本文主要讨论了如何提高机器学习加速器的性能。主要观点包括: 1. 机器学习加速器的性能通常低于其理论极限,主要原因是数据流、调度和数据布局的优化不足。 2. 数据流优化包括空间和时间重用,以及数组大小、精度和稀疏性的影响。时间调度优化和数据布局优化可以提高利用率。 3. 为了优化数据流、调度和数据布局,需要灵活且解耦的加速器,如OpenGeMM,以及调度空间探索和可定制的编译器,如MLIR。 4. 结合这些技术,可以实现接近理论极限的性能,例如多层GeMM操作。 5. 文章还讨论了量化、稀疏性对性能的影响,以及如何通过调整空间维度上的并行度来优化性能。 6. 最后,文章强调了自动生成灵活的数据流和内存接口硬件、调度空间探索和编译器定制框架的重要性。
如何在数据流优化中管理机器学习加速器? 如何利用空间和时间重用来提高机器学习加速器的性能? 如何通过解耦硬件和软件来优化机器学习加速器?
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