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1 dépôt

Awesome GitHub RepositoriesKernel Call Fusion

Optimizations that combine multiple small function calls into a single kernel execution to reduce memory overhead.

Distinct from Memory Access Pattern Optimizers: Focuses on fusing calls into a single kernel to reduce allocations, whereas memory access pattern optimizers focus on layout and swizzling.

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Awesome Kernel Call Fusion GitHub Repositories

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  • flashlight/flashlightAvatar de flashlight

    flashlight/flashlight

    5,443Voir sur GitHub↗

    Flashlight est une bibliothèque de machine learning et de tenseurs autonome en C++ utilisée pour construire et entraîner des réseaux de neurones. Elle fonctionne comme un framework complet de réseaux de neurones et un moteur de différenciation automatique, fournissant les outils pour construire des graphes de calcul et calculer les gradients via la rétropropagation. Le projet sert de framework d'entraînement distribué, utilisant des opérations all-reduce pour synchroniser les gradients et les paramètres sur plusieurs nœuds de calcul et appareils. Il se distingue par une intégration profonde de la manipulation de tenseurs haute performance, l'interopérabilité native de la mémoire des appareils et un système pour synchroniser les poids entre les workers distribués afin d'accélérer l'entraînement de modèles à grande échelle. Le framework couvre un large éventail de capacités de deep learning, incluant la composition modulaire de couches pour concevoir des architectures complexes comme des blocs résiduels et des cellules récurrentes. Il fournit des utilitaires étendus de gestion de données pour l'ingestion et le préchargement, ainsi que des systèmes de sérialisation pour persister les états de modèle. De plus, il inclut une suite d'outils de surveillance et d'observabilité pour suivre les métriques d'entraînement et mesurer les erreurs de séquence. La bibliothèque est implémentée en C++.

    Reduces memory allocations and improves performance by fusing multiple function calls into a single kernel call.

    C++
    Voir sur GitHub↗5,443
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