6.2.3 算子融合在反向传播中的应用

文档摘要

6.2.3 算子融合在反向传播中的应用在深度学习训练的底层世界里，反向传播从来不是一段优雅的数学推导，而是一场与内存带宽、寄存器压力、指令发射效率和缓存局部性持续角力的硬仗。你写下的看似轻描淡写，背后却可能正有数百个微小算子在 GPU 的 SM 上排队争抢 warp 调度资源；一次接一次再接一次，三段 kernel 启动、三次 global memory 读写、三次 launch 开销——这些碎片化操作加起来，往往吃掉反向计算 30% 以上的有效时间。