На пути к науке о данных: Внедрение последовательных алгоритмов в TPU
•Пользовательские операторы TPU могут оптимизировать производительность во время выполнения. •Pallas позволяет создавать ядра TPU для последовательных алгоритмов. •NMS используется для фильтрации перекрывающихся ограничивающих рамок. •NMS требует последовательного выполнения, что делает его неподходящим для GPU. •GPU плохо справляются с последовательными алгоритмами. •Передача последовательных операций на CPU может привести к простою GPU. •TPU являются последовательными процессорами, что делает их подходящими для выполнения последовательных алгоритмов. •Pallas позволяет создавать пользовательские ядра для TPU. •Простая реализация NMS на CPU демонстрирует низкую производительность. •Время выполнения составляет 2,99 миллисекунды. •JAX-реализация NMS на TPU показывает значительное ускорение. •Время выполнения на TPU составляет 0,416 миллисекунды. •Пользовательское ядро NMS на Pallas использует логические маски и тензоры для подсчета очков. •Время выполнения составляет 0,139 миллисекунды, что в три раза быстрее, чем на CPU. •Пользовательские операторы TPU могут значительно ускорить выполнение последовательных алгоритмов. •Pallas находится на экспериментальной стадии разработки, но имеет большой потенциал.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
