FlexTensor：异构系统上的自动调度探索与优化框架

FlexTensor：异构系统上的自动调度探索与优化框架

FlexTensor Automatic Schedule Exploration and Optimization Framework for Tensor Computations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlexTensor

1. 项目基础介绍与主要编程语言

FlexTensor 是一个面向异构系统的自动调度探索与优化框架，用于张量计算。该项目旨在优化张量计算程序，无需人工干预，允许程序员仅关注高级编程抽象，而不必考虑硬件平台细节。FlexTensor 使用 Python 作为主要编程语言，结合了 Cuda、C 和 C++ 等语言进行底层实现。

2. 项目核心功能

FlexTensor 的核心功能包括：

• 自动调度探索：系统性地探索由多种不同硬件上的调度组成的优化设计空间。
• 优化调度配置：结合启发式方法和机器学习方法，寻找优化的调度配置。
• 自定义调度生成：根据探索结果，为不同硬件自动生成定制化调度。
• 性能提升：在多种张量计算中，FlexTensor 实现了相比于现有库的性能提升，如在 NVIDIA V100 GPU 上，相比于 cuDNN，平均性能提升 1.83 倍。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包含：

• 性能优化：对调度算法进行了优化，提高了探索效率和结果性能。
• 扩展支持：增加了对更多硬件平台的支持，包括不同类型的 GPU 和 FPGA。
• 易用性增强：改进了用户界面和文档，使得用户更容易上手和使用 FlexTensor。
• 社区互动：加强了与开源社区的互动，增加了示例代码和教程，帮助用户更好地理解和应用 FlexTensor。

通过这些更新，FlexTensor 进一步提升了其在异构系统上张量计算的优化能力，为开发者提供了更高效、更易用的工具。

FlexTensor Automatic Schedule Exploration and Optimization Framework for Tensor Computations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlexTensor