详解计算图算子融合优化:如何将多个卷积与激活函数合并以减少显存读写频率
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...