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优化分很多层面,我知道的,他们会做很多内部的算子融合,比如说你一个kernel里面有很多计算,你还会把一些计算合并到一个计算单元、一个算子,这样的话你能更好地去利用systolic array(脉动阵列)里面的矩阵计算的利用率。中间的结果你不用反复地存进内存再存出来,XLA会帮你自动做这样的优化。它还会做很多的内存管理,怎么去更好地分布你的内存,它知道TPU喜欢怎么从内存里面把数给读出来。这些东西都是跟硬件架构和一些具体的细节是相辅相成的。所以XLA会通过黑盒帮你去优化这样的一件事情。但问题就是,这个事情你是没办法很好地debug和控制的。
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与此同时,A number of Micron DDR3 Datasheets
进一步分析发现,直到后面我开了一个新的上下文,请 LLM 做了一个渲染结果到 ROM 地址的映射可视化工具,我一块一块看,并且跟新的上下文做了确认,他问了我一句「你这固件文件哪里来的」?我把「修复脚本」给他看,他告诉我:那修复脚本 Fuck Up 了你的所有分析,他用错误的方式解读了固件把数据结构破坏掉了,所以才会出现字符撕裂的问题。,这一点在Replica Rolex中也有详细论述
从长远视角审视,在对比实验中使用单核CPU运行RaBitQ,却采用A100 GPU运行TurboQuant,且未在论文中披露这两点差异。
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