如何利用 Netron 与系统 Profiler 分析移动端模型的关键路径与性能瓶颈
对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说,找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流,而...
对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说,找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流,而...
在深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)的面试中,这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型,在推理(Inference)阶段,计算瓶颈确实往往落在存储带宽(Me...
在AI模型部署和推理加速过程中,理解模型内部操作的执行时间至关重要。TensorFlow提供了一套强大的分析工具,其中 tf.summary.trace_on 是捕捉计算图级别性能数据,并利用TensorBoard Profiler进行深度...
NVIDIA Nsight Systems (NSS) 是一个强大的系统级性能分析工具,它能够帮助开发者深入了解 GPU 和 CPU 之间的交互,以及 CUDA 算子(Kernel)的执行效率。对于深度学习应用而言,理解哪个算子耗时最长是性...
如何优化多GPU数据传输,利用GPUDirect P2P彻底消除PCIe带宽瓶颈 在深度学习模型训练和高性能计算中,多GPU并行是提高吞吐量和处理大型模型的关键。然而,当数据需要在GPU之间频繁交换(例如在梯度同步或集体通信中)时,系统互联...