当前MindSpore的反向算子基本上都是通过Python来组装,虽然灵活性和开发效率高,但是同时也带来编译开销,特别是对PyNative的首轮执行性能影响较大。
可以考虑的方案:
备选方案一:版本发布的时候,提前把Python编译成IR,减少Python解析的开销。
备选方案二:版本发布时,不提前编译成IR,但是第一次用到的时候持久化,后面的编译过程可以复用这些cache。
未来长期思考:
1、Python的反向算子能否直接编译成二进制?加快整个反向图的构建。
Please add labels (comp or sig), also you can visit "https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md" to find more.
为了让问题更快得到响应,请您为该issue打上**组件(comp)或兴趣组(sig)**标签,打上标签的问题可以直接推送给责任人进行处理。更多的标签可以查看 https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md"
以组件问题为例,如果你发现问题是data组件造成的,你可以这样评论:
//comp/data
当然你也可以向data SIG组求助,可以这样写:
//comp/data
//sig/data
如果是一个简单的问题,你可以留给刚进入社区的小伙伴来回答,这时候你可以这样写:
//good-first-issue
恭喜你,你已经学会了使用命令来打标签,接下来就在下面的评论里打上标签吧!
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你好, @XuefengJin , 这个问题是否已经解决了呢? 如果是的,请关闭这个issue, 谢谢!
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hello, @XuefengJin , Has this problem been resolved? If it is in progress, please change the status to WIP. If the issue was solved, please close this issue, thanks!
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