从 CUDA 核函数的指令发射看:为什么说 Warp Divergence 是高性能算子的“性能杀手”?
Warp Divergence(线程束分化)是CUDA编程中一个极其重要的概念,它直接关系到核函数(Kernel)的执行效率。对于追求极致性能的高性能算子来说,理解并消除Warp Divergence是提升速度的关键。 1. 什么是Warp...
Warp Divergence(线程束分化)是CUDA编程中一个极其重要的概念,它直接关系到核函数(Kernel)的执行效率。对于追求极致性能的高性能算子来说,理解并消除Warp Divergence是提升速度的关键。 1. 什么是Warp...
Java 平台自 Java 19(作为孵化模块)以来引入的外部函数与内存 API(Foreign Function and Memory API,简称 FFM API,JEP 442 已在 Java 22 中定稿)彻底改变了 Java 与原...
在AI模型的推理加速领域,显存带宽往往是性能瓶颈的关键。模型计算图中的许多操作,如卷积(Conv)和随后的激活函数(ReLU),虽然逻辑上是独立的步骤,但在执行时,需要将中间结果从计算单元(如GPU或NPU)写入显存,再由下一个操作读取。这...
在 Python 编程中,效率和内存优化是提升应用性能的关键。itertools 和 functools 是 Python 标准库中两个强大的模块,它们提供了一系列高阶函数和工具,能够将原本需要复杂循环或大量内存消耗的操作,转化为高效、简洁...
在TensorFlow 2.x中,tf.function是实现高性能图执行的核心工具。它将普通的Python函数编译成高效、可移植的TensorFlow计算图。然而,要真正发挥其性能,我们必须理解其背后的机制:函数单态化(Monomorph...
在构建复杂的 Python 框架、Web 框架或依赖注入(DI)系统时,我们经常需要动态地知道一个函数需要哪些参数,并根据这些需求从一个可用的资源池中自动提供相应的参数。Python 标准库中的 inspect 模块正是解决这类问题的利器。...
作为Python的高级特性之一,装饰器(Decorator)不仅可以用来修改或增强函数的行为,更强大的功能在于通过使用类来实现装饰器,从而实现状态的保持(Stateful Closure)和类方法的属性拦截(Attribute Interc...