GTC 2023：阿里巴巴CUTLASS优化探索推荐系统中的应用
推荐系统简介
背景：
●场景多，模型计算复杂度高;
●流量大，对实时性要求高;
●占用硬件资源多，硬件成本高;
●模型结构存在- -致性，可通过定制算子获得加速;
以tensorflow为backend ，算子数量多;此前，我们通过算子融合（类faster transformer），cuda graph等手段已经取得了不错的性能提升;利用cutlass进一步优化attention和mlp计算， 可进步提升资源利用率。
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