基于算子编译工具的代价模型训练数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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本数据集为动态形状张量程序性能评估代价模型的硬件实测数据，旨在为深度学习编译器提供动态算子调优的基准参考。 1、算子类型：基于课题一提供的人工智能算子标准生成的分组矩阵乘（BatchMatmul）算子。 2、动态形状参数：输入张量形状（如 [batch, H, W, C]），支持多个动态维度。 3、硬件配置：覆盖6类GPU（NVIDIA A100、V100、3060Ti等）。 4、性能指标：执行时间（毫秒）、显存占用（MB）、计算吞吐（TFLOPS）。 本数据集数据体量为194MB。
提供机构：
北京航空航天大学杭州创新研究院搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集为动态形状张量程序性能评估提供硬件实测数据，用于深度学习编译器中动态算子的调优参考。它包含分组矩阵乘算子在不同GPU配置下的执行时间、显存占用等性能指标，数据体量约为194MB。
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