飞桨 CINN 编译器：深度学习模型低成本性能优化“利器”
具体为：设定初始值为0的原子计数器，每个 Block 先对其负责的数据归约，并将结果写入全局内存的中间结果区域，然后计数器执行加1操作。由于动态 shape 的引入，输入输出 Tensor shape 中动态维度可能使用符号表示（S0、S1），这些可变的符号导致编译优化时无法获取准确的元素总数用来判断是否发生越界，为了解决这个问题，我们可以简单的升级原有的化简逻辑：在存在动态 shape...
飞桨框架3.0发布了神经网络编译器CINN，显著优化深度学习模型性能。测试显示超过60%的模型性能提升10%至40%，Modulus模型的求解速度提升达115%。CINN通过算子融合和优化策略，提高计算效率，降低内存占用，简化开发者工作。
