深度学习编译器的张量计算优化调度算法研究.docx
文本预览下载声明
深度学习编译器的张量计算优化调度算法研究
一、引言
随着深度学习技术的快速发展,神经网络模型日益复杂,计算量急剧增加。为了提升深度学习应用的性能和效率,编译器优化技术成为了研究热点。其中,张量计算优化调度算法作为编译器优化的关键技术之一,对于提高深度学习模型的运行速度和资源利用率具有重要意义。本文将针对深度学习编译器中的张量计算优化调度算法展开研究。
二、背景及意义
深度学习编译器的核心任务是将高级神经网络模型转化为高效的底层执行代码。张量计算作为深度学习模型运算的基础,其计算复杂性和资源消耗巨大。因此,如何有效地调度张量计算任务,以实现计算资源的合理分配和计算效率的提升,成为了编译器优化的重
显示全部