Efficient data transfer through zero copy

本文深入探讨了零拷贝技术的概念及其在Linux系统中的应用。通过具体的案例分析,展示了如何利用零拷贝技术来提高I/O操作效率,并减少CPU资源消耗。特别关注了在现代网络服务器架构中零拷贝技术的重要性。
“Training data-efficient image transformers and distillation through attention” 即《通过注意力机制实现训练数据高效的图像Transformer及蒸馏》。这篇论文由Touvron H、Cord M、Douze M等人撰写,并在2021年国际机器学习会议上发表 [^1]。 最近,vision transformer(ViT)在不使用任何卷积的情况下缩小了与ImageNet上最先进技术的差距。不过,通常需要对大量的数据进行预训练才能使学习的transformer有效。而该论文不需要大量的训练数据集,仅使用ImageNet1k就实现了强大的性能 [^2]。 此外,论文还引入了一种专门针对transformer的师生策略。该策略依赖于一个蒸馏标记,确保学生模型通过注意力机制向教师模型学习,教师模型通常为卷积网络。学习到的transformer在ImageNet上的表现具有竞争力(前1准确率达85.2%),在迁移到其他任务时也是如此,并且作者会分享代码和模型 [^3]。 ```python # 这里简单示意一个可能与图像Transformer相关的代码框架 import torch import torch.nn as nn # 简单的图像Transformer块示例 class ImageTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads): super(ImageTransformerBlock, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.feed_forward = nn.Sequential( nn.Linear(dim, dim * 4), nn.GELU(), nn.Linear(dim * 4, dim) ) self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) def forward(self, x): attn_output, _ = self.self_attn(x, x, x) x = self.norm1(x + attn_output) ff_output = self.feed_forward(x) x = self.norm2(x + ff_output) return x ```
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