深度学习推理中的专用指令集优化：利用VNNI/AVX-512提升Tensor计算吞吐量 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常重要的课题：如何在深度学习推理中利用专用指令集，特别是VNNI和AVX-512，来优化Tensor计算，从而显著提升吞吐量。 1. 深度学习推理的性能瓶颈 深度学习模型在训练完成后，需要部署到各种设备上进行推理。推理阶段对延迟和吞吐量要求很高，尤其是在实时应用中。然而，深度学习模型的计算量非常大，特别是在卷积神经网络(CNN)中，大量的卷积操作和矩阵乘法是性能瓶颈。 传统CPU执行这些操作时，通常采用标量或少量向量指令，无法充分利用CPU的并行计算能力。此外，数据在内存和寄存器之间的频繁搬运也会消耗大量时间。因此，我们需要寻找更高效的计算方法来加速推理过程。 2. 专用指令集：VNNI和AVX-512 为了解决深度学习推理的性能瓶颈，Intel等厂商推出了专门针对深度学习计算的指令集，其中最重要的是VNNI和AVX-512。 VNNI (Vector Neural Network Instructions)：VNNI主要针对Int8量化后的神经网络推理进行优化 …