FluxML/Flux.jl

Benchmark optimizer latency on GPU

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#1,699 创建于 2021年8月24日

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 (0 评论) (0 反应) (0 负责人)Julia (4,725 star) (619 fork)batch import
cudahelp wantedperformance

描述

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.

贡献者指南

技术栈
无
领域
machine learningperformance
议题类型
performance
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
4
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
3-5 days
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
stale
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
needs investigation
前置要求
JuliaGPU programmingFluxbenchmarking
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
15
研究方向
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.