Roofline Model与深度学习模型的性能分析

最新推荐文章于 2025-01-17 09:05:50 发布
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分类专栏： 计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署） 文章标签： 深度学习 p2p linq
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本文探讨Roofline Model如何分析深度学习模型在计算平台的性能表现，包括计算平台的算力与带宽指标，以及模型的计算量与访存量。Roofline Model通过计算强度来量化模型的性能，揭示了计算瓶颈和带宽瓶颈区域，指导优化策略。

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        任何模型（例如 VGG / MobileNet 等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU / GPU / ASIC 等）才能展现自己的实力。 模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式。

1. 计算平台的两个指标：算力 \pi 与带宽 \beta

  • 算力 \pi ：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数。单位是FLOPS。
  • 带宽 
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【模型分析】Roofline Model
AI知识搬运工
08-28 327
Roofline 模型是一种性能分析工具，用于描述计算性能和内存带宽之间的关系。它的核心思想是将计算性能（通常以 GFLOP/s 为单位）与内存带宽（通常以 GB/s 为单位）进行计算比例关系来分析模型瓶颈。直接运行此代码，将根据输入的芯片参数和模型参数，绘制 Roofline 图，并标识出模型的性能位置。重构为一个函数，并添加一个接口，用于输入一个模型的 FLOPS 和内存占用量，在 Roofline 模型中标识该模型的性能位置。）修改这些值来绘制不同的 Roofline 图。
roofline model加速模型部署最后一公里
少年吉的博客
05-09 838
想象一下，如果我们想让一辆车跑得更快，我们需要知道它现在能跑多快，是什么在限制它的速度（比如是引擎的问题，还是轮胎的摩擦），以及我们可以做哪些改动来让它跑得更快。在计算机和程序的世界里，我们也有类似的方法来帮助我们理解和提升一个程序的运行速度，这就是所谓的“Roofline Model”（屋顶模型）。屋顶模型就像是一个图表，帮助我们看到一个程序在特定的计算机上能跑得多快，以及是什么在限制它跑得更快。屋顶线（Roofline）：这条线像房子的屋顶一样，代表了最快的速度，即计算机的最大性能。
Roofline model 论文简读
Deen的博客
01-05 1232
其实就一句话：提出一种易于理解的视觉性能模型，为程序员和架构师提供关于改进浮点计算的并向软硬件的见解。
Study Note: RoofLine Model
Steven Li's Zone
02-29 2120
Some background knowledge:  Here is some connection between latency, throughput and concurrency [1]: Here is the influence factor of runtime and performance: latency and throughput.
Roofline模型（一）：概念、基本公式、图像分析
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sinat_35360418的博客
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并行计算Roofline性能分析
roofline模型
wxy的博客
11-25 5304
roofline模型用于描述在计算平台的算力和带宽的限制下，程序所能达到的理论性能上界。 如上图，为roofline模型的示意图，有三个重要概念： 算力：每秒所完成的浮点运算次数，单位为FLOP/s或GFLOP/s 带宽：每秒所完成的内存读取量，单位为Byte/s或GByte/s 计算密度：又称访存比，是算力与带宽的比值，即每字节读取所完成的浮点运算量，单位为FLOP/Byte 可以看到，roofline模型的纵轴为可达算力，Attainable GFLOPs=min(Peak GFLOPs, AI*
Roofline Model
jwspl的博客
06-21 2114
计算平台的两个指标 1. 算力π\piπ 算力π\piπ：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s(floating-point operations per second)，FLOPS它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。 2. 带宽上限β\betaβ 带宽上限β\betaβ：也即计算...
深度学习加速性能分析与Roofline Model
最新发布
kkk12344的专栏
01-17 997
可以划分为两个瓶颈趋于，包括计算瓶颈（“屋顶”的高度）和带宽瓶颈（“房檐“的斜率）会有两种形态，包括提供更大带宽带来的。所以整个形态类似屋顶形状。Roof-line刻画的计算强度。根据定义可以得到，计算强度。
『高性能模型』Roofline Model与深度学习模型的性能分析
weixin_30698297的博客
02-28 558
转载自知乎：Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中，任何模型（例如 VGG / MobileNet 等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU / GPU / ASIC 等）才能展现自己的实力。此时，模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给...
【体系结构】使用Roofline model 分析GPU性能
yao09605的博客
06-12 3174
Roofline model 评估深度学习模型在GPU上运行的性能 本文使用Roofline model方式评估GeForce RTX 2060和TITAN V两款GPU上分别运行AlexNet以及VGGnet的性能。 GPU性能参数 根据NVDIA官网数据，GeForce RTX 2060 的峰值算力是7.5 TFLOPS，存储器带宽是336GB/s，TITAN V的峰值算力是7.0 TFLO...
AI算力基础 -- Roofline模型
凡物加倍磨治，皆能变化气质
05-15 1906
Roofline: An Insightful Visual Performance Model for Floating-Point Programs and Multicore Architectures 1. Abstract We propose an easy-to-understand, visual performance model that offers insights to programmers and architects on improving parallel soft.
模型优化Roof-line模型的使用
weixin_40777649的博客
07-04 1904
当模型的计算强度 I 大于计算平台的计算强度上限 Imax 时，模型在当前计算平台处于 Compute-Bound状态，即模型的理论性能 P 受到计算平台算力 π 的限制，无法与计算强度 I 成正比。当模型的计算强度 I 小于计算平台的计算强度上限 Imax 时，由于此时模型位于“房檐”区间，因此模型理论性能 P 的大小完全由计算平台的带宽上限 β （房檐的斜率）以及模型自身的计算强度 I 所决定，因此这时候就称模型处于 Memory-Bound 状态。---->计算、绘图。------>求模型的推理量。
深度学习性能分析
yinwenbin0805的博客
01-20 395
python性能分析： python性能分析–cProfile # 性能分析装饰器定义 def do_cprofile(filename): """ Decorator for function profiling. """ def wrapper(func): def profiled_func(*args, **kwargs): ...
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分
冷冻工厂
08-25 923
请注意，这些结论基于我们在本文中分享的示例，可能不适用于您自己的用例。事实上，我们在 CPU 上执行的断言调用需要访问驻留在 GPU 上的目标张量，从而调用效率极低的数据复制。如果没有对应用程序的行为进行深入分析，我们可能永远不会知道有什么问题，并且会继续我们的生活，同时支付比我们需要的多 41 倍（！重要提示：虽然我们的目标通常是尝试减少前向传播中主机和 GPU 之间的副本，但有时这是不可能的（例如，如果我们需要 GPU 不支持的内核）或不受欢迎的（例如，如果在 CPU 上运行特定内核会提高性能）。
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yiran103的专栏
02-12 1213
为了帮助构建 SoC 思维并指导早期移动 SoC 设计，Gables: A Roofline Model for Mobile SoCs 提出了 Gables 模型，该模型改进和重新定位了 Roofline 模型（最初为多核芯片的性能和带宽限制而设计）来对 SoC 上的每个加速器进行建模，在不同的加速器之间并发的分配工作（由文中用例分析证明），并计算 SoC 性能上限。作者使用现有 SoC （Snapdragon 835）评估 Gables 模型并开发了多个扩展，使 Gables 能够为早期移动 SoC 设
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07-31 338
计算机系统性能评测的建模分析方法综述1?前言性能评测理论与方法研究随着计算机和计算机网络的广泛发展起着越来越重要的作用， 它即是计算机网络和计算机系统研究与应用的重要理论基础和支撑技术，也是当今通信和计 算机科学领域的重要研究方法。一般來说性能测量与评价的技术方法有三种，即测量方法、 分析方法、模拟方法。本文只讨论分析方法。分析方法是用抽象的模型代替实时系统，并用 数学理论与方法来硏究和描述系统、...
使用Roofline Model 进行深度学习模型的性能分析
不忘初心~
04-12 1167
在真实世界中，任何模型（例如 VGG / MobileNet 等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU / GPU / ASIC 等）才能展现自己的实力。此时，模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式。
Roof-line Model性能分析模型简介
LuchangLi 的专栏
05-07 3010
ref Roofline Model与深度学习模型的性能分析 - 知乎 Roofline: An Insightful Visual Performance Model for Floating-Point Programs and Multicore Architectureshttps://people.eecs.berkeley.edu/~kubitron/cs252/handouts/papers/RooflineVyNoYellow.pdf Roof-line Model模型简介 ..
Empirical Roofline Toolkit：性能分析利器的详细介绍
描述中还提到了有关Roofline性能模型的概述，以及在何处可以找到更详尽的信息。Roofline模型是一种性能分析模型，它结合了计算机体系结构的不同层次结构和性能评估，提供了一种直观的方式，帮助理解系统性能的瓶颈。...
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