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CUDA优化之LayerNorm性能优化实践

撰文 | 郭冉、姚迟、郑泽康、柳俊丞 2020年末,OneFlow 发布了《OneFlow 性能优化分享: 如何实现一个高效的 Softmax CUDA kernel?》 ,其中介绍了 OneFlow深度优化后的Softmax, 尤其对很多框架没有考虑的 half 类型做了充分优化,使得性能大幅超过了 cuDNN的实现。 今天,奉上另一个重要算子 LayerNorm 的性能优化实践技术分享。 此外,OneFlow 还带上了可以独立使用的 OneFlow Softmax(具体见文末说明),欢迎大家试用、提建议。 1 OneFlow 性能优化后的测试结果 OneFlow 优化后的 LayerNorm 分别与 NVIDIA Apex、PyTorch 做了性能对比,测试结果显示,OneFlow LayerNorm 有明显的性能优势。 与 NVIDIA Apex 的对比结果 NVIDIA Apex 中实现了高效的 fused LayerNorm Kernel 来扩展 PyTorch 算子,我们对 OneFlow 优化后的 LayerNorm Kernel 和 NVIDIA Apex...

30个类手写Spring核心原理之Ioc顶层架构设计(2)

本文节选自《Spring 5核心原理》 1 Annotation(自定义配置)模块 Annotation的代码实现我们还是沿用Mini版本的,保持不变,复制过来便可。 1.1 @GPService @GPService代码如下: package com.tom.spring.formework.annotation; import java.lang.annotation.Documented; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 业务逻辑,注入接口 */ @Target({ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface GPService { String value()...

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