如何使用 MegEngine 生态落地一个算法

MegEngine 生态工具,希望能为用户提供一个快速、高校、灵活的深度学习算法落地平台,以更好地实现算法落地。

借助 mperf 进行矩阵乘法极致优化

借助 mperf 对 SGEMM 的性能进行极致优化,走通了性能分析、瓶颈定位、优化指引的反馈回路

MegEngine 使用小技巧:借助 DataLoader 获取分批数据

在使用 MegEngine 进行模型训练时,首先要进行的是数据加载和预处理。在此过程中,MegEngine 中的megengine.data模块,提供了数据分批功能。

mperf:移动/嵌入式平台算子性能调优利器

mperf 是一个微架构层次的算子性能调优工具箱,主要面向移动/嵌入式平台的 CPU/GPU 核心,目标是“为构建一个更接近闭环的算子调优反馈回路”提供系列基础工具。

MegEngine 使用小技巧:使用 Netron 实现模型可视化

目前 Netron 已支持 MegEngine 模型:TracedModule 及 C++ 计算图两种结构。

MegCC 新版本来啦!新增 Benchmark 等工具,性能大幅提升!有奖征文活动同步启动!

最新版 MegCC 新鲜出炉,新工具,新体验,本次版本针对用户使用体验以及模型推理性能进行全面提升!

一个深度学习框架的年度报告

又到年终时,今年我们去繁从简,只聊技术。 浅浅盘点一下,MegEngine 的年度“大动作”。

如何写一个深度学习编译器

本文以深度学习编译器的开发、结合我们实际开发的深度学习编译器 MegCC 为例,来说明如何写一个编译器。

BaseDet: 走过开发的弯路

BaseDet:一个基于 MegEngine 写成的目标检测仓库,类似 detectron2 之于 pytorch。

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