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Cómo liberar el poder de la fusión de operadores para acelerar la IA

Este recurso ha sido publicado por Quadric

El documento describe cómo la fusión de operadores puede mejorar significativamente el rendimiento de las aplicaciones de IA mediante la combinación de múltiples operaciones en un solo paso, minimizando el movimiento de memoria y la sobrecarga computacional. Se centra en el compilador Chimera Graph Compiler de Quadric, que utiliza la fusión de operadores para optimizar la inferencia de redes neuronales profundas (DNN), en particular para aplicaciones edge de alto rendimiento. Este enfoque mejora la eficiencia energética al reducir el consumo de energía y aumenta la velocidad de procesamiento al retener los datos intermedios dentro de la memoria local. El documento compara varias arquitecturas de procesamiento, como GPU, NPU y GPNPU, y explica cómo cada una de ellas admite la fusión de operadores para maximizar la eficiencia de la carga de trabajo de IA.

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