ROOFLINE

Applying the Roofline Model for Deep Learning performance optimizations

ApplyingtheRooflineModelforDeepLearningperformanceoptimizations以IntelXeon为例，介绍了一种为非统一内存访问（NonUnifiedMemoryAccess，NUMA[8]）自动创建Roofline
图波列夫·2024-01-13 11:23

TensorRT模型优化部署(四）--Roofline model

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT模型优化部署（四）–Rooflinemodel第五章TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意第六章TensorRT模型优化部署（六）–Quantization量化基础（一）第
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:25

Roofline Model Toolkit: A Practical Tool for Architectural and Program Analysis

RooflineModelToolkit:APracticalToolforArchitecturalandProgramAnalysis描述了RooflineToolkit的原型架构表征引擎。该引擎由一组使用消息传递接口（MessagePassingInterface，MPI）以及用于表示线程级并行性的OpenMP实现的便携式设备化微基准组成，可量化多核、众核和加速系统的带宽和计算特性。这些微观
图波列夫·2023-09-11 16:45

MegEngine 使用小技巧：用 mperf 进行安卓 opencl 算子的 roofline 分析

前言roofline分析是一种简单评估当前计算任务对当前平台计算/访存能力的利用情况的方法，可以帮助分析算子的优化方向和优化潜力。
·2023-06-14 18:20

Gables: A Roofline Model for Mobile SoCs

为了帮助构建SoC思维并指导早期移动SoC设计，Gables:ARooflineModelforMobileSoCs提出了Gables模型，该模型改进和重新定位了Roofline模型（最初为多核芯片的性能和带宽限制而设计
图波列夫·2023-01-15 12:57

Roofline Model

计算平台的两个指标1.算力π\piπ算力π\piπ：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s(floating-pointoperationspersecond)，FLOPS它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。2.带宽上限β\betaβ带宽上限β\betaβ：也即计算平台的带宽上限，指的是一个计算平台倾
jwspl·2023-01-15 11:56

使用Roofline Model 进行深度学习模型的性能分析

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/PPT下载链接：https://pan.baidu.com/s/1jJhZDv4密码:riye分享视频回放链接：MomentaPaperReading第二季文章目录1.计算平台的两个指标：算力π\piπ与带宽β\betaβ2.模型的两个指标：计算量与访存量3.Roof-lineModel3.1Roof-line的形态3
john_bh·2023-01-15 11:48

Roofline模型（一）：概念、基本公式、图像分析

目录Roofline模型引入：什么是较好的性能评价模型？什么是roofline模型？怎样使用roofline模型分析性能？
YoYo鹿鸣_HPC·2023-01-15 11:15

Hierarchical Roofline Performance Analysis for Deep Learning Applications

Roofline模型是劳伦斯伯克利国家实验室在2008年提出的一个性能模型，后续很多工作亦出自该实验室。
图波列夫·2023-01-05 01:16

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

任何模型（例如VGG/MobileNet等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU/GPU/ASIC等）才能展现自己的实力。模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。RooflineModel提出了使用OperationalIntensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式。1.计算平台的两个指标：算力与带宽算力：也称为计算平台的性能上限
秋水 墨色·2023-01-05 01:43

【机器学习】浅谈 模型大小与推理速度

3.1计算密度与RoofLine模型3.2计算密集型算子与访存密集型算子3.3推理时间3.4小结四、影响模型推理性能的其他因素4.1硬件限制对性能上界的影响4.2系统环境对性能的影响4.3软件实现对性能的影响
何处闻韶·2023-01-05 01:41

模型的推理速度

计算密集型程序：Computebound访存密集型程序：Memorybound2.2Roofline模型一种用于评估程序在硬件上能达到的性能上界的数学模型。横轴表示计算密度
Mr_health·2023-01-05 01:37

【Roofline 推理速度】影响深度学习模型推理速度的因素及相关基础知识

文章目录1问题分析2计算平台角度分析2.1算力π2.2带宽β\betaβ2.3计算强度上限ImaxI_{max}Imax3模型自身的性能评价指标3.1计算量与参数量3.2访存量3.3模型的计算强度III3.4模型的理论性能PPP3.5内存占用4Roof-lineModel4.1用来解决什么问题4.2Roof-line是什么4.2.1带宽瓶颈区域Memory-Bound4.2.2计算瓶颈区域Comp
寻找永不遗憾·2023-01-05 01:07

深度学习模型大小的探讨

文章目录前言模型大小评估指标计算量参数量访存量内存占用小结模型推理影响因素计算密度与RoofLine模型计算密集型算子与访存密集型选自推理时间硬件限制对性能上界的影响系统环境对性能的影响小结面向推理速度的模型设计方法论网络设计建议前言在运算资源有限制的机器上部署深度学习模型
RyanC3·2022-11-19 13:45

AI算力基础 -- Roofline模型

Roofline:AnInsightfulVisualPerformanceModelforFloating-PointProgramsandMulticoreArchitectures背景1：Amdahl
wangwangmoon_light·2022-08-11 11:48

手把手建立Roofline模型（CPU）

Roofline模型原理Roofline模型是由加州理工大学伯利克提出的用来建立当前计算平台在不同的计算强度（OperationalIntensity）下能够达到的理论计算上限。
PcDack·2022-03-19 10:00

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时，经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象，令人十分困惑。机缘巧合听了Momenta的技术分享后，我意识到问题的答案其实就在于Roof-lineModel这个理论，于是认真研究了一下相关论文。现在把自己的心得总结出来，分享给
weixin_30662109·2020-07-05 21:39

【体系结构】使用Roofline model 分析GPU性能

Rooflinemodel评估深度学习模型在GPU上运行的性能本文使用Rooflinemodel方式评估GeForceRTX2060和TITANV两款GPU上分别运行AlexNet以及VGGnet的性能。GPU性能参数根据NVDIA官网数据，GeForceRTX2060的峰值算力是7.5TFLOPS，存储器带宽是336GB/s，TITANV的峰值算力是7.0TFLOPS，存储器带宽是652.8GB
狐狐的鹿鹿·2020-06-30 06:03

『高性能模型』Roofline Model与深度学习模型的性能分析

转载自知乎：RooflineModel与深度学习模型的性能分析在真实世界中，任何模型（例如VGG/MobileNet等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU/GPU/ASIC等）才能展现自己的实力。此时，模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。RooflineModel提出了使用OperationalIntensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论
weixin_30698297·2020-06-27 23:10

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

作者：MichaelYuan链接：hhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时，经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象，令人十分困惑。机缘巧合听了Momenta的技术分享后，我意识到问题的答案其实就在于Roof-lineMod
woshicver·2020-06-21 14:21

【论文解读】 FPGA实现卷积神经网络CNN（二）： Optimizing FPGA-based Accelerator Design for DCNN

根据roofline模型分析计算峰值与CTCrate关系，深入探讨了CNN卷积层中的数据依赖关系，进行数据复用从而在内存带宽不变的情况下提升CTCrate，对不同循环分片参数的performance建模
HCYHanson·2019-06-03 17:12

Study Note: RoofLine Model

Somebackgroundknowledge: Hereissomeconnectionbetweenlatency,throughputandconcurrency[1]:Hereistheinfluencefactorofruntimeandperformance:latencyandthroughput.Also,youcanreducerunningtimebyincreasetheth
Firehotest·2016-02-29 16:00
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