FluxML/Flux.jl

Benchmark optimizer latency on GPU

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#1,699 opened on 2021年8月24日

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cudahelp wantedperformance

説明

Ref. https://github.com/JuliaGPU/GPUCompiler.jl/issues/65#issuecomment-903155469. We should do this for both the current mutating optimizers and for Optimisers.jl. It may be that TTFG is only part of the problem.

コントリビューターガイド

技術スタック
なし
領域
machine learningperformance
Issue 種別
performance
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
needs investigation
前提条件
JuliaGPU programmingFluxbenchmarking
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
15
調査方針
Start by reading the linked comment in GPUCompiler.jl (issue #65). Investigate the current mutating optimizers in Flux and compare with Optimisers.jl. The goal is to measure latency on GPU, possibly using benchmarking tools like BenchmarkTools.jl. Consider both the time to first gradient and overall iteration performance.