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2-王敬宇-稀疏模型推理加速在美团推荐系统中的实践
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分享议题:《稀疏模型推理加速在美团推荐系统中的实践》 王敬宇,北京邮电大学教授/博导, 从事深度学习模型编译、加速与分布化的工作,北京市青年英才,主持完成国家级项目10余项。 在线推荐类模型中算子粒度过小,模型中使用的定制算子往往并未被主流的优化工具支持,这使得TVM等推理加速工具难以对整个模型进行加速,造成模型的对应图结构零碎,效率不高。本次分享主要介绍报告引擎优化工作,以系统化的方式提供计算图算力密度的评估机制,以及更多通⽤的算子融合与替换策略,获得比手工优化策略更通用的优化策略,已经部署于美团的真实业务,实现了深度学习推理服务加速。
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