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综合排序丨最热优先丨最新优先

Mxnet模型性能优化

导语：模型优化有很多方法，比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化，主要解决动态batch、Op不支持问题。 1. 3.1 支持动态batch mxnet没有dynamic_axes可以配置，此时转好的模型batch固定为1。 ONNX中对shape的处理，可以为text，所以我们可以直接修改onnx模型去支持动态batch。： [不支持动态batch] 修改后模型结构： [支持动态batch] 3.2 PRelu参数修改报错如下： [TensorRT] ERROR: relu0_1: slope tensor must ： [旧slope模型结构] 修改后模型结构： [新slope模型结构] 4. onnx简化 from onnxsim import simplify model_onnx = onnx.load(onnx_path

2022-02-25

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性能优化-jvm的内存模型

3、jvm的内存模型 jvm的内存模型在1.7和1.8有较大的区别，虽然本套课程是以1.8为例进行讲解，但是我们也是需要对1.7的内存模型有所了解，所以接下里，我们将先学习1.7再学习1.8的内存模型 3.1、jdk1.7的堆内存模型 ? 3.2、jdk1.8的堆内存模型 ? 由上图可以看出，jdk1.8的内存模型是由2部分组成，年轻代 + 年老代。

2020-02-13

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PyTorch模型性能分析与优化

训练深度学习模型，尤其是大型模型，可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程，我们不断寻找提高应用程序性能的机会，然后利用这些机会。，这种优化并没有以任何有意义的方式提高我们的性能。还有一些时候，您可能需要显式设置模型不同部分的精度类型（即手动混合精度）。优化7：在图形模式下训练我们将应用的最终优化是模型编译。 = torch.compile(model) 模型编译优化结果如下所示：与之前实验中的 2477 个样本相比，模型编译进一步将我们的吞吐量提高到每秒 3268 个样本，性能额外提升了 32% (! 总结在这篇文章中，我们展示了玩具分类模型性能优化的巨大潜力。

数据科学工厂

2023-09-06

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SceneKit_模型压缩性能优化

第二步将需要压缩优化的模型文件复制到这个文件夹中去优化前的模型文件右击->显示简介查看大小注意看大小为2.2MB 第三步 cd 到model的父级目录 cd /Users/xujie /Desktop/模型手动输入父目录,当然也可以使用拖动的方式如下将父级文件拖到命令行工具里去第四步使用指令对model文件中的模型进行优化格式如下 /Applications/Xcode.app /Contents/Developer/usr/bin/copySceneKitAssets 模型文件 -o 优化后模型存储的目录 /Applications/Xcode.app/Contents /Developer/usr/bin/copySceneKitAssets model -o ~/Desktop/test 完成上述步骤优化后的模型就生成了,文件地址在~/Desktop/test 在桌面发现下面的文件文件里面是优化过的模型我们查看一下优化过的文件的简介内存占用降低了总结: 使用优化工具将模型从2.2M 优化到了 389K ，希望大家掌握这个小技巧,千万别告诉爸爸妈妈哦

2022-03-11

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JVM内存模型和性能优化（上篇）

JVM内存模型优点内置基于内存的并发模型：多线程机制同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持基于内存的并发机制，粒度灵活控制，灵活度高于数据库锁。多核并行计算模型基于线程的异步模型。 ---- JVM性能的人为问题关键原因是：没有正确处理好对象的生命周期。需要从需求中找出存在自然边界的业务对象，将其对应落实到内存中，成为内存模型In-memory Domain Model。有大小边界限制的内存是缓存，没有永远使用不完的内存，缓存=“有边界的”内存。 JVM性能优化 1、内存微调优化 2、锁争夺微调: 多线程不变性单写原则 Actor Disrupotor 3、CPU使用率微调 4、I/O 微调 ---- 内存微调优化内存模型 ? 新生代Eden内存分配新生代(New Generation )：Eden + 1 Survivor。所有新创建的对象在Eden。

2018-12-29

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现代CPU性能分析与优化-性能分析方法- Roofline 性能模型

Roofline 性能模型是一个以吞吐量为导向的性能模型，在 HPC 领域广泛使用。它于 2009 年在加州大学伯克利分校开发。模型中的“roofline”表示应用程序的性能不能超过机器的能力。 Roofline 性能模型会考虑到这一点，可以在同一个图表上显示应用程序的多个函数和循环。算术强度 (AI) 是 FLOPS 和字节之间的比率，可以针对程序中的每个循环进行提取。 AI 是给定性能点的 X 轴上的值。传统的应用程序性能提升方式是充分利用机器的 SIMD 和多核能力。通常情况下，我们需要优化多个方面：向量化、内存、线程。使用 Roofline 模型优化性能的最终目标是向上移动这些点。向量化和线程化向上移动点，而通过增加算术强度优化内存访问则会将点向右移动，并且可能也会提高性能。总结来说，Roofline 性能模型可以帮助：识别性能瓶颈。指导软件优化。确定优化何时结束。相对于机器能力评估性能。

2024-08-19

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独家｜pytorch模型性能分析和优化

翻译：林立锟校对：zrx 本文约6700字，建议阅读10分钟本文介绍了pytorch模型性能分析和优化。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 照片由 Torsten Dederichs 拍摄，上传到 Unsplash 训练深度学习模型，尤其是大型模型，可能是一笔昂贵的开支。性能优化是我们降低成本的主要方法之一。此外，还有许多其他众所周知的优化形式，我们在本篇文章中并未尝试（例如，请参见此处和此处）。最后，新的优化库（例如我们在第 7 步中演示的模型编译功能）不断发布，进一步实现了我们的性能提升目标。正如我们在导言中强调的，要充分利用这些机会，性能优化必须成为开发工作流程中迭代和持续的一部分。总结在这篇文章中，我们展示了简单模型性能优化的巨大潜力。性能优化的内容远不止这些。在本篇文章的续篇中，我们将深入探讨 PyTorch 模型中非常常见的一个性能问题，即在 CPU 而不是 GPU 上运行了过多的计算量，而开发者往往对此并不知情。

2023-09-07

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大模型性能优化测试实战指南

引言：当大模型从实验室走向生产，性能不再是‘能跑就行’ 随着LLaMA-3、Qwen2、GLM-4等开源大模型迭代加速，越来越多企业将大模型集成至客服系统、智能文档分析、代码辅助等核心业务场景。本文基于我们在金融、政务、制造领域的真实测试案例，系统拆解大模型性能优化的测试方法论与实战路径，聚焦‘可测、可调、可证’三原则，拒绝空谈架构，直击工程落地痛点。三、优化不是玄学：可量化的四大杠杆与ROI评估我们拒绝‘加卡’式优化。结语：性能优化是测试工程师的新护城河大模型时代的性能测试，早已超越LoadRunner脚本编写。在啄木鸟近期认证的‘大模型性能测试工程师’中，73%来自原SRE/算法工程岗——这印证了一个趋势：谁掌握性能验证闭环能力，谁就掌握大模型落地的最终话语权。

2026-06-15

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JVM内存模型和性能优化之线程锁优化（下篇）

（1）顺序一致性模型: 要求对改变的值立即进行传播, 并确保该值被所有其他线程接受后, 才能继续执行其他指令. （2）释放一致性模型: 允许线程将改变的值延迟到锁释放时才进行传播. ---- ? 无状态对象永远是线程安全的线程安全模式 1、尽量不使用synchronized锁，锁是耗费资源和性能的。 5、最后：使用JVM优化的锁。通过不变性规避了共享锁的争夺，从而获得了更好的并发性能。

2018-12-29

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cuDNN 5对RNN模型的性能优化

我对cuDNN 5支持RNN的能力感到非常激动；我们投入了大量的精力来优化它们在NVIDIA GPU上的性能，我在本文中将会介绍这些优化的一部分细节。在这类，我将以LSTM网络的性能为例，但大多数的优化可以用在任意RNN模型。第一步：优化单次迭代下列方程组表示了数据如何在LSTM单元正向传播。图2展示了LSTM单元的示意图。 ? ? 我的对照LSTM模型有512个隐藏单元，每批次的样本数为64.对照组的性能很一般，在M40上只达到了大约350 GFLOPs。这个GPU的峰值性能是6000 GFLOPs，因此还有很大的优化空间。这种优化在大部分框架中都很常见：很简单的变化确带来了显著的性能提升：代码运行速度大约翻倍。总结为了得到最好的性能，你需要经常要更多地提高并行性，而不是直截了当地实现方程。在cuDNN，我们将这些优化用在四种常见的RNN模型。

2018-06-06

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