深度学习推理性能优化
摘要：
深度学习推理性能优化 推理性能优化: 一个越来越重要的话题 一些初期的探索和经验 推理优化四部曲 算子优化 图优化 模型压缩 部署优化 前方的路 References 推理性能优化: 一个越来越重要的话题 为什么我们开始关注和重视推理性能的优化。 天时 深度学习的上半场主题是自证, 数据科学家们设计 阅读全文
posted @ 2020-06-23 14:05 姚伟峰 阅读(4886) 评论(12) 推荐(5)
Winograd Convolution 推导 - 从1D到2D
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Winograd Convolution 推导 - 从1D到2D Winograd Convolution 推导 - 从1D到2D 1D Winograd 卷积 2D Winograd卷积 实操粉 理论粉 参考文献 1D Winograd 卷积 1D Winograd算法已经有很多文章讨论了，讨论得 阅读全文
posted @ 2019-10-09 10:51 姚伟峰 阅读(2281) 评论(0) 推荐(3)
Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt
摘要：
Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt ResNet(2015 Dec) Paper Network Visu 阅读全文
posted @ 2018-08-30 22:18 姚伟峰 阅读(5033) 评论(0) 推荐(1)
CPU二则
摘要：
CPU二则 CPU二则 aligned load & unaligned load non-temporal store(streaming store) 参考文献 aligned load & unaligned load 看CPU指令手册的时候，会看到有两条指令：vmovups & vmovap 阅读全文
posted @ 2018-08-29 08:21 姚伟峰 阅读(1979) 评论(0) 推荐(1)
CPU TFLOPS 计算
摘要：
姚伟峰 CPU峰值算力计算 浮点算力 FP64 TFLOPS计算 AVX FP64 FMA 举个栗子 FP32 TFLOPS计算 AVX FP32 FMA 举个栗子 FP16 TFLOPS计算 Using AVX FP32 FMA AVX FP16 FMA BF16 TFLOPS计算 AVX BF1 阅读全文
posted @ 2018-08-28 21:28 姚伟峰 阅读(10933) 评论(0) 推荐(0)
深度学习专题 - 计算机视觉中的目标检测
摘要：
深度学习专题 - 计算机视觉中的目标检测 姚伟峰 [yaoweifeng0301@126.com] http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ 深度学习专题 - 计算机视觉中的目标检测 目标检测解决什么问题 目标检测的评价标准 Accuracy mAP (mean Aver 阅读全文
posted @ 2018-04-27 06:22 姚伟峰 阅读(830) 评论(0) 推荐(1)
深度学习框架演进史
摘要：
深度学习框架演进史 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ 深度学习框架演进史 第一代 - 要有光 第二代 - 要有图 第三代 - 要自由 故事没有结束…… 以古为鉴，可以知兴替。-《新唐书 魏征传》 本文主要从设计思路上分析，不考虑生态、分布式等其他应用角度。 阅读全文
posted @ 2017-12-12 11:09 姚伟峰 阅读(1954) 评论(1) 推荐(0)
天池医疗AI大赛支持有感
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从去年大概11月份开始一直到现在，大部分的精力在天池医疗AI大赛的研发和支持上面，也算深度支持了20几只复赛参赛队伍的复赛进程。总的感觉其实与现在媒体宣传的"中国成为AI大国"balabala这种相悖，而且进入复赛的基本上都是名校背景的，更加深深感觉前路漫漫。从我的角度，始终觉得“Problem S 阅读全文
posted @ 2017-09-19 22:08 姚伟峰 阅读(389) 评论(0) 推荐(0)
Neural Network Virtual Machine
摘要：
深度学习Stack 为什么提出NNVM？ 深度学习Stack 为什么提出NNVM？ 深度学习框架现状 - “碎片化” 目前，深度学习应用框架呈现出高度的“碎片化(fragmentation)”倾向，这主要是由于下述两个原因： 1. 深度学习正处于商业应用的前期阶段并具有诱人的商业想象力。诱人的商业前 阅读全文
posted @ 2017-01-17 22:38 姚伟峰 阅读(771) 评论(0) 推荐(0)
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