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    业界 | 一文看懂谷歌 NYC 算法与优化业务全景(附重点论文下载)

    AI 科技评论消息,众所周知,谷歌的研究团队遍布世界各地,而纽约自然也是非常重要的一个地点,尤其是多个谷歌算法研究小组的孕育地。目前,谷歌算法优化团队为谷歌产品的顺利诞生提供了非常多的算法支持,解决了诸多挑战,包括基础优化、隐私保护、提升好友推荐度等多重挑战。 为了让大家更能第一时间了解到谷歌算法及优化的最新进展,谷歌研究院博客于今天更新了消息,谷歌 NYC 算法优化团队公布了主页。而从这个主页中,AI 科技评论也将和大家一窥谷歌算法优化团队的全貌。 目前,团队与谷歌内部的多个团队有着紧密联系,包括广告

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    可以让深度学习编译器来指导算子优化吗

    之前在阅读Ansor论文的时候(https://zhuanlan.zhihu.com/p/390783734)我就在想这样一个问题,既然Ansor是在人为指定的推导规则下启发式的生成高性能的Scheduler模板。那么这个算子生成的Scheduler模板是否可以反过来指导我们写程序呢?嗯,然后我就开启了这个实验,但最近因为工作的事情delay得厉害,终于在这个周末抽出时间来更新这个实验结果并且记录了这篇文章。由于笔者只对GEMM的优化熟悉,这里就以优化X86的GEMM为例子来探索。希望这篇文章能为你带来启发,文章所有的实验代码都放到了https://github.com/BBuf/tvm_learn ,感兴趣的可以点个star一起学习(学习TVM的4个月里,这个工程已经收到了快100star了,我很感激)。

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