در دنیای یادگیری ماشینی و محاسبات عددی، مدیریت و کارایی حافظه بسیار مهم است، به ویژه هنگام کار با مجموعه دادهها و مدلهای مقیاس بزرگ. یکی از چالش های رایج در چارچوب هایی مانند PyTorch، مدیریت کارآمد مجاورت تانسور است. تانسورها، ستون فقرات محاسبات PyTorch، می توانند در حافظه به هم پیوسته یا غیر پیوسته باشند.
در حالی که بسیاری از عملیات نیازی به مجاورت ندارند، محاسبات خاص با کارایی بالا، مانند ضرب ماتریس یا هسته های بهینه شده توسط GPU، این نیاز را دارند. مدیریت نادرست این جنبه می تواند منجر به گلوگاه های ظریف عملکرد یا استفاده بیش از حد از حافظه شود.
برای پرداختن به این، ما یک را توسعه داده ایم کنترل کننده هوشمند مجاورت، رویکردی برای اجرای پویا مجاورت تانسور فقط در جایی که مورد نیاز است، که هم عملکرد و هم کارایی حافظه را تضمین می کند.
کد در Github (عمومی):
pytorch_tensor_contiguity
انگیزه اصلی این کنترل کننده ایجاد تعادل بین انعطاف پذیری PyTorch و بهینه سازی محاسباتی است. PyTorch که به خاطر نمودار محاسباتی پویا معروف است، به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بدون نگرانی در مورد چیدمان حافظه در اکثر مواقع، عملیات روی تانسورها را اجرا کنند. با این حال، تانسورهای غیر پیوسته، که اغلب در طول عملیاتی مانند برش یا جابجایی ایجاد میشوند، میتوانند عملکرد را در صورت انتقال به عملیاتی که نیاز به…