如何利用 OpenCL 编写自定义高性能算子:解决移动端框架缺失关键特性的终极方案
在移动端进行 AI 推理时,我们通常依赖 TFLite, MNN 或 NCNN 等成熟框架。然而,当模型引入了高度定制化的层(如新型激活函数、特定的数据重排或融合操作)时,这些框架可能缺乏相应的优化实现,甚至根本不支持。这导致模型必须回退到...
在移动端进行 AI 推理时,我们通常依赖 TFLite, MNN 或 NCNN 等成熟框架。然而,当模型引入了高度定制化的层(如新型激活函数、特定的数据重排或融合操作)时,这些框架可能缺乏相应的优化实现,甚至根本不支持。这导致模型必须回退到...
在深度学习和高性能计算领域,算子(Kernel)的性能往往是模型推理速度的瓶颈。虽然像 cuBLAS 和 cuDNN 这样的厂商原生库已经高度优化,但它们是通用性的。当面对特定维度、数据类型或计算模式时,通过像 Triton 这样的领域特定...
Kubernetes的原生调度器(kube-scheduler)功能强大,但在面对特定业务场景,例如强制将某类Pod调度到拥有特定硬件(如FPGA/GPU)的节点组,或者实现复杂的租户隔离计分逻辑时,标准调度策略可能无法满足需求。 解决这类...