隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型能否成功在終端落地應(yīng)用，滿足產(chǎn)品需求，一個關(guān)鍵的指標(biāo)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理性能。于是，一大波算法工程師為了算法的部署轉(zhuǎn)崗算子優(yōu)化工程師。然而，優(yōu)化代碼并不是一件簡單的事，它要求工程師既要精通計算機體系架構(gòu)，又要熟悉算法的計算流程，于是，稍微有經(jīng)驗的深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化工程師都成了各家公司爭搶的“香餑餑”。相關(guān)人才少，但需求多，算子優(yōu)化自動化成為了未來的一大趨勢。
為了方便更多的工程師進行推理優(yōu)化，一個致力于降低優(yōu)化門檻，提升優(yōu)化開發(fā)效率的算子自動優(yōu)化工具AutoKernel宣布正式開源！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的矩阵乘法的性能提升 AutoKernel的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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