2023 年，大型语言模型（LLM）以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而，训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。最近，一位名为 Theia Vogel 的博主整理撰写了一篇长文博客，对加速 LLM 推理的方法进行了全面的总结，对各种方法展开了详细的介绍，值得 LLM 研究人员收藏查阅。以下是博客
[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速
概述深度学习模型中费时的算子是往往是卷积操作，而卷积的本质是矩阵的乘加计算，所以通过硬件加速矩阵的乘加运算就能达到加速深度学习训练与推理的目标；本文旨在形象化的解释Google TPU与Nvidia TensorCore对矩阵乘加的加速过程 Nvidia TensorCore NV TensorCore 加速矩阵乘加运算示意图
Nvidia官方给出的TensorCore
接着看aot_torch_tensorrt_aten_backend的实现，在拿到dynamo返回的计算图后，调用AOTAutograd[11]将计算图中的torch IR转化，主打的就是一个兼容性强。whaosoft aiot http
深度学习模型 网络结构复杂，训练慢，落地难，严重影响了工业化应用，故需要进行模型加速；本文从 计算优化、系统优化 等层面入手，为大家带来业界在 模型加速 技术上的研究和最新进展。计算优化 就是 减少计算量，是比较常见的加速方法，下面具体介绍。 模型结构优化深度学习模型深度和宽度越来越大，为了匹配 数据资源、计算资源、任务目标 等，需要进行结构设计；目前主要是 依靠经验 设计一些 具有 类
概述● 模型加速的目标：a. Increase inference speed：加快推理速度（应用层面）。b. Reduce model size：压缩模型。● 关于模型的加速大致可以分为三个方面的加速：1）平台（支持层面）：数学运算（底层）2）训练前：网络结构的设计3）训练后：在训练好的模型上进行加速 因为模型加速
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
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2022-08-01 13:49:59
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掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17
## 实现C++加速加载PyTorch模型的流程
**步骤**：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 使用PyTorch训练并导出模型 |
| 步骤二 | 编写C++代码加载模型 |
| 步骤三 | 构建C++项目并配置依赖 |
| 步骤四 | 编译和运行C++项目 |
### 步骤一：使用PyTorch训练并导出模型
在这个步骤中，你需要使用PyTorch
原创
2023-07-31 18:36:00
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1.准备数据集 链接放在这里:PaddleOCR/README_ch.md at release/2.1 · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHubdown下来之后准备好自己的数据集 这个crop_img文件夹是通过半自动化处理后把标注的东西截取保存的文件接下来是PPOCRLabel的打标内容：命令行附在下面:cd ./PPOC
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者目前神经网络结构搜索的网络性能已经超越了人工设计的网络，搜索方法大致可以分为强化学习、进化算法以及梯度三种，有研究表明进化算法能比强化学习搜索到更好的模型，但其搜索耗时较多，主要在于对个体的训练验证环节费事。可以借鉴ENSA的权重共享策略进行验证加速，但如果直接应用于进化算法，超网会受到较差的搜索结构的影响
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2023-02-24 15:46:26
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半个1*1，半个3*3 DF*DF ：feature map 的大小 DK*DK :卷积核的大小 M：通道数目 在Pointwise Con中，DK=1Xcep 可缩小为1/8 单个BLOCK的参数量变大，但需要的BLOCK的数目减少了 1*1的Pointwise 是为了打通信息流，那么Shuffl
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2019-11-22 19:49:00
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx目录1、Halide2、TACO3、weld4、ATLAS5、TensorCompr...
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2021-10-26 14:36:46
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx目录1、Halide2、TACO3、weld4、ATLAS5、TensorCompr...
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2022-04-22 13:18:12
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ARIMA模型适用于非平稳时间序列数据，其中的I表示差分的次数，适当的差分可使原序列成为平稳序列后，再进行ARIMA模型的建模。其建模步骤与ARMA模型类似，分为5个步骤：平稳: 通过差分的手段，对非平稳时间序列数据进行平稳操作。定阶: 确定ARIMA模型的阶数p, q。估计: 估计未知参数。检验: 检验残差是否是白噪声过程。预测: 利用模型预测。对应的，在商业领域，时间序列预测应遵循如下建模流程
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2023-09-11 11:25:39
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文章目录1. cpu 代码加速： simd指令集2. cpu代码加速： 多线程：openmp并行3. cpu代码加速： 多线程并行：tbb4. CPU, GPU加速：OpenCL并行5. nvidia GPU 加速： cuda C6. opencv中使用的加速技术： 1. cpu 代码加速： simd指令集上面我们已经提到多种架构的CPU，常用的两类可以分为 1）Intel , amd 2）Ar
AI模型压缩与加速是提高AI模型性能的重要手段，可以有效降低模型部署的硬件要求和计算成本，推动AI技术在更多场景下的应用。以下是一些AI模型压缩与加速的方法：权重修剪：权重修剪是指去除AI模型中不重要的权重，以减少模型的参数数量。这种方法通过分析权重的重要性，删除对模型性能影响较小的权重，从而实现模型压缩。权重量化：权重量化是将权重由浮点数表示转换为整数表示，通过降低权重的精度来减小模型大小。这种
# 深度学习模型加速教程
## 概述
深度学习模型加速是指通过优化算法、硬件加速等方式，提高深度学习模型的训练和推理速度。本文将介绍深度学习模型加速的一般流程，并提供针对每个步骤的具体操作和代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A[准备数据]-->B[设计模型]
B-->C[训练模型]
C-->D[优化模型]
D-->E[推理部署
原创
2023-08-20 08:09:49
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FPGA的神经网络加速器如今越来越受到AI社区的关注，本文对基于 FPGA 的深度学习加速器存在的机遇与挑战进行了概述。近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提
