自动调优工具AOE，让你的模型在昇腾平台上高效运行
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原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。
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内容提要
AOE是一种自动调优工具，通过生成调优策略和闭环反馈机制提升算子和网络性能。它适用于离线推理、TensorFlow训练、PyTorch训练和在线推理等场景。使用AOE进行调优的步骤包括准备模型文件、配置环境变量和执行调优命令。调优完成后，会生成自定义知识库和优化后的模型文件。建议使用优化后的自定义知识库重新进行推理验证性能提升。
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关键要点
- AOE是一种自动调优工具，旨在提升算子和网络性能。
- AOE适用于离线推理、TensorFlow训练、PyTorch训练和在线推理等场景。
- 使用AOE调优的步骤包括准备模型文件、配置环境变量和执行调优命令。
- 调优完成后会生成自定义知识库和优化后的模型文件。
- AOE通过闭环反馈机制不断迭代，找到最佳调优策略。
- AOE的架构包括应用层、调优层和执行层，支持多种调优模式。
- 算子调优的工作原理包括图准备、算子编译和生成模型文件。
- AOE调优支持离线推理、TensorFlow训练、PyTorch训练、在线推理和IR构图。
- 使用AOE调优时需配置必选和可选环境变量。
- 调优完成后需使用自定义知识库验证性能提升。
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