Hugging Face zeigt Laufzeitanalyse auf AWS Trainium
Das Wichtigste zuerst
Hugging Face hat eine Anleitung veröffentlicht, um die Laufzeit von Modellberechnungen mit TorchNeuron auf AWS Trainium zu untersuchen. Sie zeigt an drei Varianten der Rechenoperation RMSNorm, wie Messwerte und Aufzeichnungen des Ablaufs erkennen lassen, wo bei der Ausführung auf dem Chip Zeit verloren geht.
KI-generiert aus Berichten · aktualisiert vor 1 Stunden
Berichtsverlauf
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- Hugging Face BlogAnleitung: Systemleistung von TorchNeuron auf AWS Trainium analysieren
Der erste Teil der Anleitung zeigt, wie sich die Laufzeit einer Modellberechnung mit TorchNeuron auf AWS Trainium untersuchen lässt. Anhand von drei Varianten der Rechenoperation RMSNorm erklärt er, wie Messwerte und Ablaufspuren Engpässe bei der Ausführung auf dem Chip sichtbar machen.
- Hugging Face BlogAnleitung: Systemleistung von TorchNeuron auf AWS Trainium analysieren
Der erste Teil der Anleitung zeigt, wie sich die Laufzeit einer Modellberechnung mit TorchNeuron auf AWS Trainium untersuchen lässt. Anhand von drei Varianten der Rechenoperation RMSNorm erklärt er, wie Messwerte und Ablaufspuren Engpässe bei der Ausführung auf dem Chip sichtbar machen.
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