揭示GPU上的批处理策略

本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理，以及它是如何影响深度学习模型的推理速度，基于此，作者为模型优化提供了实用指导。通过优化批处理策略，研究人员和工程师可以更有效地利用计算资源，提高模型的推理效率。（本文作者为机器学习研究员Finbarr Timbers，他曾是DeepMind的工程师。本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.artfintel.com/p/how-does-batching-work-on-modern）作者 | FINBARR TIMBERSOneFlow编译翻译｜杨婷对于任何现代深度学习系统而言，执行批处理是最重要的一项优化。批处理是指，在推理过程中不是发送单个输入，而是发送一个大小为N的输入批次。通常情况下，根据批次大小N的具体值，这项优化可以视为“免费”，因为整个批次的处理时间与处理单个示例的时间几乎相同。为何会这样？按理来讲，批处理不应该免费， ………………………………