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华为云DTSE助力虎彩鲜檬优化运维效率,助力迁移上云

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深度解读昇腾CANN模型下沉技术,提升模型调度性能

本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN模型下沉技术,提升模型调度性能》,作者:昇腾CANN。 AI模型的运行通常情况下需要CPU和NPU(昇腾AI处理器)等AI专用处理器协同工作,CPU所在位置称为主机端(Host),而NPU所在位置称为设备端(Device)。对于采用Host调度的AI模型来说,Host下发Task的时序和Device执行Task的时序是异步的,如果Device执行Task的速度比Host下发Task的速度快,则Device会处于空闲状态。比如,大模型场景的增量推理或训练的FineTune阶段,都是计算量较小的场景,此时很容易出现单个算子的Host下发时间比Device上的算子执行时间还长,从而导致Device间歇处于空闲状态。这种现象通常称为Host Bound,这种模型也称为Host Bound模型。 如何减少Host Bound模型的Device空闲时间,从而优化模型执行性能显得尤其重要,GE(Graph Engine)图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式,可提升模型调度性能,缩短模型E2E执行时间。 1 模型Host调度 Host CPU将模...

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