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2.4 自动调优：柜台怎么挑算法 本节摘要：同一张卷积单据，柜台手里往往有多条流水线可派。派谁？本节拆解 cuDNN 决策层的两条路径：启发式推荐——凭规则库当场给安全答案，几乎零成本；实测调优——现场把候选算法各跑一遍，拿真实耗时定输赢。两条路径的时间成本、结果质量、可复现性各不相同，组合使用才是工程正解。框架里的 benchmark 开关、第六章的基准测试，全都落在这套机制上。 后台参观的最后一站是决策层。 会员。《2.4 自动调优：柜台怎么挑算法》收录于灏天文库文集《cuDNN深度学习GPU加速库教程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/556-cudnn%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0gpu%E5%8A%A0%E9%80%9F%E5%BA%93%E6%95%99%E7%A8%8B

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