如何利用 Android 矢量指令集加速算子:从 NEON 优化到 SVE 扩展指令集的演进趋势
1. 为什么我们需要矢量化? 在 Android 端侧推理(如 NCNN、MNN、TFLite)中,算子性能是核心。传统的标量计算(Scalar)一次只能处理一个数据,而 SIMD(Single Instruction Multiple D...
1. 为什么我们需要矢量化? 在 Android 端侧推理(如 NCNN、MNN、TFLite)中,算子性能是核心。传统的标量计算(Scalar)一次只能处理一个数据,而 SIMD(Single Instruction Multiple D...
如何理解 Go 语言 defer 性能的演进:从堆分配到开放编码 在 Go 语言中,defer 是一个非常实用的关键字,用于确保资源(如文件句柄、互斥锁)在函数返回前被正确释放。然而,defer 在早期版本中的性能开销一直是开发者讨论的热点...
FlashAttention v1/v2 演进史:它是如何通过减少显存读写让速度飞起来的 自Transformer架构诞生以来,Attention机制一直是其核心但也是性能瓶颈所在。当序列长度 $N$ 增大时,标准Attention的计算复...
计算机体系结构中有一个长期存在的瓶颈,称为“内存墙”(Memory Wall)。它描述了处理器速度增长(基于摩尔定律)远快于内存访问速度和带宽增长的现象。对于传统的CPU计算任务,这早已是性能限制因素;而对于今天的大型语言模型(LLMs),...