マシンラーニングにおけるワークロードの高速化に役立ちます。示すように、適切な最適化を選択することで、操作レベルで最大のパフォーマンス・ゲインが得られます。ベースラインと最適化の合計操作時間の比較。OMP_NUM_THREADS=1。日現在のインテル社内の測定値。日現在のインテル社内の測定値。システム構成の詳細は、「法務上の注意書き」を参照してください。各操作レベルの最適化によるモデルのパフォーマンス・ゲインを示しています。「最適な」操作レベルの最適化によるモデルのパフォーマンス・ゲイン。OMP_NUM_THREADS=1。日現在のインテル社内の測定値。日現在のインテル社内の測定値。システム構成の詳細は、「法務上の注意書き」を参照してください。「1∕∑」で費やされていることが分かりました。そのため、「ex」とそれに続く合計と要素単位の除算の最適化を目標としました。レイヤーの正規化の式です。これらの計算を直接最適化できる数学関数はありません。より多くのディープラーニング・プリミティブが向上します。つの軸にすべての入力を格納します。最適化されたメモリー関数を使用する。示すパフォーマンス・ゲインが得られます。占めていることが分かります。パフォーマンスを向上します。