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人工智慧和開放計算語言的執行時系統和框架支持

為了解決PyTorch CPU,GPU的問題，作者張元銘 這樣論述：

在高等程式語言中，執行時系統正變得越來越重要。它可以用來當作控制與向後協尋幫助的引擎，為人工智能模型和人工智能語言提供一個執行環境。在現在的開放計算語言中，執行時系統，可以調用核心程序在圖形處理器上並做運算。因此，執行時系統可以在程序調度，執行和分區等方面發揮作用。在我們的研究工作中，我們將努力的為執行時系統提供幾個先進的研究。本文的主要貢獻如下。首先，在先前的工作中，我們的實驗室成員幫助異構系統架構中啟用了開放計算語言框架1.2的版本，使用開源軟體的便攜式計算語言的執行時框架作為實作的架構基礎。在這項工作中，我們進一步擴展了框架，予以支持開放計算語言2.0功能，並通過了13隻AMD軟體開發

套件中的計算語言2.0範例程式。其次，我們的研究工作開發出允許交換式神經網路格式的模型在Host和Android平台上執行推理的任務，並通過Android平台上的神經網絡應用接口靈活地調用神經網絡，以加快推理操作。我們開發了一種名為BFSelector的算法，該算法基於經典的廣度優先搜索，並包括使用成本的考量去決定輸入的模型如何做區分。我們的初步實驗結果表明，我們在交換式神經網路格式的模型上使用API 27的神經網路應用接口，可以使基準速度提高1.32至22.52倍，在API 28的基準下速度提高4.56至211倍，其中基準是無調用神經網路應用接口。實驗包括AI模型，例如LeNet，AlexN

et，MobileNet_V1，MobileNet_V2，VGG-16和VGG-19。最後，我們看一下在圖形處理器架構上調度相依程序的執行時功能。我們創建框架來分析神經網路模型（例如交換式神經網路格式和開放式神經網路格式的模型）並找到相關相依程序的模板，然後可將其進行調度使用開放計算語言或CUDA在圖形處理器架構上。 初步的實驗結果表明，通過結合神經網路運算單元和適當的內存策略，該技術平均可將整體性能提高8%，並將緩存未命中率平均降低14%。

提升多神經網路推論效能之圖形處理器記憶體超額認購管理

為了解決PyTorch CPU,GPU的問題，作者邱兆偉 這樣論述：

現代智慧設備上通常會運行多個神經網路以提供更好的服務。然而，當執行程式所需記憶體超過實體記憶體容量時，又稱為記憶體超額認購(Memory oversubscription)，系統效能會顯著降低。為了在有限實體記憶體下支援多個神經網路的執行，本研究探討了在使用統一虛擬記憶體(Unified virtual memory)與需求分頁(Demand paging)下的圖像處理器(Graphics Processing Unit, GPU)資源管理。我們首先分析了多個神經網路同時執行時，運算單元(Streaming Multiprocessor, SM)分配數量與記憶體震盪(Memory thras

hing)導致尋頁錯失(Page fault)懲罰之間的關係。為了通過降低尋頁錯失懲罰來提高效能，我們提出了批量處理感知資源管理(Batch-aware resource management, BARM)，其中包括 （1）批量處理感知運算單元調度器以增加尋頁錯失處理時的批量處理大小和 （2）預防震盪記憶體分配器以消除運行時的記憶體震盪。本論文透過多個工作負載評估所提出方法的效能，與最先進的尋頁錯失預取器和批量處理感知執行序並行管理相比，本論文提出的方法能顯著降低響應延遲。並在真實平台上進行驗證評估與案例研究，與Linux默認的設定相比，其顯示響應延遲也得到顯著改善。