Abstract-Deep inlärningsapplikationer är beräkningsintensiva och använder ofta GPU som den underliggande datorutrustningen. Djupa utbildningsramar ger kraftfulla programmeringsgränssnitt, men klyftan mellan källkoder och praktiska GPU-operationer gör det svårt att analysera prestandan hos djupinlärningsprogram. I detta papper, genom att undersöka funktionerna i GPU spår och djupt lärande applikationer, använder vi suffix trädstruktur för att extrahera den upprepade patten i GPU spår. Performance analys grafer kan genereras från de förbehandlade GPU spår. Vi presenterar vidare DeepProf, ett nytt verktyg för att automatiskt bearbeta GPU-spår och generera resultatanalysrapporter för djupinlärning. Empirisk studie verifierar effekten av DeepProf i prestandaanalys och diagnos. Vi tar också reda på några intressanta egenskaper hos Tensorflow, som kan användas för att vägleda deep learning system setup.
DeepProf REF är ett verktyg som automatiskt kan bearbeta GPU spår och generera prestanda rapporter för djupt lärande program, som kan utföra diagnos för att identifiera runtime flaskhals.
DeepProf: Performance Analysis for Deep Learning Applications via Mining GPU Execution Patterns
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}