ChatCrawlerпоиск по публичному Telegram Открыть приложение
M

Machine learning chat

сообщение · 2024-06-30 18:52 UTC
N
Ответсообщение недоступно
Можно попробовать отпрофилировать. 1) Не видел пока (не значит, что их нет в природе) профилировщиков заточенных под ML Workload’ы, но можно попробовать General Purpose, например Intel VTune 2) Не все ворклоады выигрывают от квантизации. С одной стороны - это действительно уменьшает прогоны памяти (и улучшает кэширование), увеличивает возможности для использования SIMD. Двойной выигрыш в плане Roofline Projection. С другой - на современных процессорах это работает намного сложнее. К примеру могут получаться последовательности инструкций, не поддающиеся конвейеризации, могут получаться незаалайненные чтения и много что еще. 3) Если речь про i9 начиная с 12900 - посмотрел бы на параллелизацию. Если используется что-то в духе OpenMP под капотом - могут быть точки синхронизации между тредами на разных по мощности ядрах. Тогда P ядра могут простаивать.

Вся лента · оригинал в Telegram

Открыть в Telegram Каталог площадок Искать в ChatCrawler

Слепок открытой публичной ленты из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог