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  1. TOOL · CL_275331 ·

    DynaFlow框架通过可编程算子调度增强机器学习并行性

    研究人员开发了DynaFlow，一个旨在提高机器学习推理和训练设备内并行性的新框架。DynaFlow将逻辑模型定义与物理执行调度解耦，允许以最小的代码更改透明地集成并行策略。这种方法旨在克服现有框架需要侵入性、模型特定大修的局限性。DynaFlow在六个最先进的ML系统中展示了高达1.29倍的吞吐量提升。