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Avafly 最近回复了
试了下 demo, 用户名随便就写了个 114514, 结果进去发现里面的人全是野兽先辈数字笑死
7 天前
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@dingyaguang117
你是说它们不是传统的 C=AB, 而是用了 Strassen/Winograd 之类的方法减少了复杂度吗?
7 天前
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@foool #19
非常感谢你的回复.
1. 最大 GFLOPS 这个我没算, 是以 openblas 的为目标优化的 (试过别的库, 有比 openblas 更快的).
2. 3. 很好的建议, 我回头再优化测试看看.
4. 我是脚本跑 100 次取最优值的.
5. 使用 schedule(static)是因为 for 循环中每次计算量近似才用的, 不过我试过去掉这个, 其实性能基本没区别.
7 天前
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@tankeco
是的, 这点我也觉得要花时间想下怎么减少 index.
其实已经优化过一次 index 了, 现在保留的都是为了分块和区分多线程访问空间的, 后面个人感觉这不是影响速度的最大的因素就没继续花心思了.
7 天前
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@toma62299781
感谢分享
7 天前
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@WonderfulRush
刚看完这篇文章然后看到你的评论...
那个文章挺好的, 但是技术部分讲得有点简略, 而且其实很多提到的技术我已经用了, 比如 blocking, simd 等等.
7 天前
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@Donaldo ppt😂
7 天前
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@AirCrusher 谢谢分享, 这个有点猛汇编都用上了, 我回头看下. 其实后面我看过类似的就是 flame 的教程, 基本上里面的技术都应用到了已经.
7 天前
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@nagisaushio 这个确实有一些帮助, 不过只能提升一点点大概 0.1GFLOPS 吧, 还是和 openblas, blis 这些有断档的差距. 感觉更多还是算法设计方面的问题, 这部分不知道该怎么做了.
8 天前
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@elfive #2 什么库不重要, 主要是想自己优化 gemm 来学习一下. 实际项目中会都测试一边选性能最好的用的.
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