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算子融合与图优化.

更新时间：2026-07-29 10:41:03 大小：19K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：算子融合 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、算子融合与图优化的基本概念

在深度学习框架的推理和训练过程中，神经网络的计算过程通常会被抽象为一张由节点和边构成的计算图，其中每个节点对应一个独立的计算单元也就是算子，例如卷积算子、激活算子、批量归一化算子等等，边则代表不同算子之间的数据依赖关系。算子融合与图优化都是深度学习计算图优化领域的核心技术，二者往往相互配合，共同实现提升模型运行效率、降低内存占用的目标。

所谓算子融合，指的是将多个满足特定条件的相邻算子合并成为一个单一算子的过程。在原始的计算图中，每个算子单独执行都需要完成一次内存读写，多个相邻算子依次执行时就会产生多次冗余的内存访问操作，同时也会带来额外的 kernel 启动开销。通过将多个算子融合为一个，不仅可以减少不必要的内存拷贝，还能降低 kernel launch 的次数，充分利用现代计算硬件的并行计算能力。常见的算子融合场景包括卷积+激活融合、卷积+批量归一化融合、两个连续逐元操作融合等等，这些场景都是深度学习模型中非常普遍的算子组合，融合后带来的性能提升十分明显。

图优化则是一个更宽泛的概念，它是指对整网计算图进行结构变换，在保证计算结果等价的前提下，消除冗余节点、简化计算流程、调整计算顺序，从而得到更高效的计算图结构。除了算子融合之外，常见的图优化手段还包括常量折叠、死代码消除、公共子表达式消除、算子替换、内存复用优化等等。算子融合本身可以看作是图结构优化的一种具体方法，图优化为算子融合提供了整体的框架，而算子融合是图优化中实现性能提升最关键的手段之一。


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