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面向深度学习的计算调度和内存优化.pdf

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    摘要

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    随着深度学习模型变得更深更宽，模型需要更多的计算和内存资源，这个问

    题在多模型并行时更加严重。如何在资源受限下，结合应用场景特征，对模型进

    行计算调度和内存优化，使得模型能够使用更少的内存让多个模型能够并行运

    行，同时能够利用有限的计算资源满足应用的性能要求，成为重要的问题。

    针对上述问题，本文设计了一个计算调度框架MPInfer和一个内存分配器

    GAMMA。MPInfer旨在提升模型对于计算资源的利用，在多模型并行的场景

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