MxNet学习：MxNet架构

最新推荐文章于 2022-07-22 09:32:48 发布
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分类专栏： MxNet
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cdknight_happy/article/details/84585701
本文深入探讨了MxNet的架构组成，包括RuntimeDependencyEngine、StorageAllocator、ResourceManager等关键组件，以及NDArray、SymbolicExecution、Operator等核心功能，揭示了MxNet如何实现高效的数据处理和模型训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 MxNet架构

在这里插入图片描述
Runtime Dependency Engine：根据读/写依赖关系调度和执行操作
Storage Allocator：高效地分配和回收主机(CPU)和设备(gpu)上的内存块
Resource Manager：管理全局资源，如随机数生成器和临时空间
NDArray：动态、异步的n维数组，为MXNet提供了灵活的命令式程序
Symbolic Execution：静态符号图形执行器，提供了高效的符号图形执行和优化
Operator：定义静态的正向和梯度计算(backprop)的操作符
SimpleOp：以统一方式扩展NDArray操作符和符号操作符的操作符
Symbol Construction：符号构造，它提供了一种构造计算图(网络配置)的方法
KVStore：键值存储接口，用于有效的参数同步
Data Loading(IO)：高效的分布式数据加载和扩充

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03-06 661
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目的：把握深度学习的前沿趋势和核心技术壁垒，思考最合适的业务方向，探索商业模式。 步骤：了解核心技术，从可商业化平台入手探索。 起始：MXNet,Tensorflow,Caffe入手，从已有的商业化平台倒拖；比如AWS,Aliyun,华为云等对比。
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实时的计算引擎，根据硬件定制的计划性的操作运算；高效的CPU和GPU内存分配和回收机制；全局资源管理器，例如随机生成的数据和临时空间； 同步动态的N维数组，可提供弹性规划的MxNet程序；； 静态的符号图，提供高效的符号图的执行和优化； 一个前向计算和回溯优化的操作符； SimpleOp: 一个标准样式的扩展了NDArray的操作符系列。 网络配置-符号表的构建。用以构建计算图的一种通路； KVStore: 键-值存储接口，给出了参数同步的有效方式；Data Loading(IO): 分布式的IO系
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