陳天奇團隊新研究：自動優化深度學習工作負載

深度學習在我們的日常生活中已經無處不在。深度學習模型現在可以識別圖像，理解自然語言，玩遊戲，以及自動化系統決策（例如設備放置和索引）。張量算符（tensor operators），如矩陣乘法和高維卷積，是深度學習模型的基本組成部分。 可擴展的學習系統依賴於手動優化的高性能張量操作庫，如cuDNN。這些庫針對較窄範圍的硬件進行了優化。爲了優化張量算符，程序員需要從邏輯上等價的許多實現中進行選擇，但由

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