- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏DeepHub IMBA
CUDA性能优化实战：7个步骤让并行归约算法提升10倍效率
REDUCE-3：加载时预归约 为了充分利用空闲线程并提升计算效率，在从全局内存向共享内存加载元素的同时执行第一次计算操作。 结果 REDUCE-3 结果 指令开销瓶颈识别 当前方法表现良好，但仍有进一步优化的空间。通过分析性能指标发现，在Tesla T4上约41 GB/s的带宽使用率表明我们并未达到或耗尽带宽上限。 REDUCE-4：Warp级循环展开 首先分析REDUCE-3中的执行模式以理解优化的必要性。在1024元素的示例中，经过初始的元素对加载和相加后，256个线程处理512个元素。 因此，需要借鉴REDUCE-3中加载时预归约的思想，尝试执行更多的加法操作而非仅限于第一次加法。
57810编辑于 2025-08-20 - 来自专栏GiantPandaCV
【神经网络搜索】Single Path One Shot
基于这个进一步设计了一些缩小的搜索空间，Reduce-1代表删除了1x1卷积、Reduce-2代表删除了3x3 average pooling， Reduce-3代表删除了以上两者。
1.1K30发布于 2021-04-16
时间不限
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号