【AI系统内容推荐第26期】更新一下我对深度学习编译器和框架的认识；OpenPPL 中的卷积优化技巧；机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch

1、更新一下我对深度学习编译器和框架的认识

深度学习基础软件里最hard core的问题有两个，一个是微观层次的auto codegen，即用领域特定语言 DSL 描述一个算法的逻辑，自动生成在各种后端上最高效的代码；另一个是宏观层次的自动分布式并行，也就是用户面向单卡写一个神经网络模型，框架自动生成在特定拓扑结构连接的多机多卡上运行的分布式代码。OneFlow团队和世界上其它同行最近做的一些工作，给我越来越强的信号，这些问题，无论是微观层次，还是宏观层次，都快要被解决了。

链接：袁进辉：更新一下我对深度学习编译器和框架的认识

2、机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch，大幅提升任务执行效率

AStitch通过编译优化的手段来自动化地提高机器学习任务的执行效率, 提出了一种大粒度计算融合的编译优化手段，通过计算图的依赖关系特性、GPU多层次存储架构上的数据局部性、以及不同数据尺寸之下的线程并发性等三个方面的联合考虑，自动化地为大粒度的复杂访存密集算子子图生成高效的GPU代码，从而大幅减少GPU kernel调用及框架层算子调度的额外开销，避免了不必要的重复计算。大幅减少片外访存的同时，可适配各种数据尺寸以得到最佳并行效率。对比XLA[1]，AStitch最高可以取得2.73倍的性能加速。

链接：阿里灵杰：【ASPLOS 2022】机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch，大幅提升任务执行效率

3、一文轻松掌握深度学习框架中的einsum

本文主要介绍了如何理解 PyTorch 中的爱因斯坦求和 （einsum） ，并结合实际例子讲解和 PyTorch C++实现代码解读，希望读者看完本文后掌握 einsum 的基本用法。

链接：一文轻松掌握深度学习框架中的einsum

4、一文理解深度学习框架中的InstanceNorm

本文主要推导 InstanceNorm 关于输入和参数的梯度公式，同时还会结合 PyTorch 和 MXNet 里的 InstanceNorm 代码来分析。

链接：一文理解深度学习框架中的InstanceNorm

5、CUDA GEMM 理论性能分析与 kernel 优化

GEMM（General Matrix Multiplication，通用矩阵乘法）是并行计算中经典的计算密集型应用，也是入门计算密集型 CUDA 程序优化非常好的例子，本文从 CUDA GEMM 实现方案的理论性能分析和 kernel 代码优化技巧两个方面分享如何将 GEMM 性能优化到接近设备理论算力。

链接：李少侠：[施工中] CUDA GEMM 理论性能分析与 kernel 优化

6、OpenPPL 中的卷积优化技巧

本文将介绍 OpenPPL 目前开源的卷积算子实现方法，从算法层面介绍 OpenPPL 在 Tensor Core 上的设计方法和优化经验。不涉及 mma 指令、ldmatrix 指令等的使用技巧，比如 conflict-free 的数据搬运、shared memory 的数据排布等，相关知识可以参考 ptx 手册及英伟达官方的教程。

链接：OpenPPL：OpenPPL 中的卷积优化技巧

7、GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力，已经成为机器学习领域的核心利器，在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景，是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程，希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。

链接：GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

8、机器内存不够怎么办？梯度累积算法快速帮你解决

在深度学习训练的时候，数据的batch size大小受到GPU内存限制，batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batch size智能缩小，这个时候，梯度累积（Gradient Accumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。

链接：机器内存不够怎么办？简易好用的梯度累积算法快速帮你解决！

9、强化学习算法成功控制核聚变；元宇宙里的AI玩出新花样

近期业内发布了这些有趣且重要的AI应用：Nature重磅，DeepMind利用强化学习算法成功控制核聚变装置；突破原有技术应用形态，Meta元宇宙这样玩AI；告别渣画质动漫视频，B站开源动漫超分辨率模型；2D图片生成3D新模型，NeROIC让你的手办更精致

链接：强化学习算法成功控制核聚变；元宇宙里的AI玩出新花样

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