什么是AI开发中的“算子融合”？它在推理优化中有何价值？ 热门官方

算子融合（Operator Fusion）是将多个连续的神经网络计算步骤合并为单个内核执行的技术，常见于深度学习推理优化。典型例子是将卷积、批归一化（BatchNorm）与激活函数（ReLU）融合为一个内核，减少内存读写次数与kernel launch开销。在GPU或TPU上，算子融合能显著降低显存带宽压力与延迟，提高吞吐量。TensorRT、TVM、ONNX Runtime等推理引擎会自动分析计算图并进行融合。例如在BERT推理中，将多头注意力的Q/K/V投影与Softmax融合，可让单次推理时间减少约20%。算子融合是部署大模型到边缘设备或高并发服务时的关键性能优化手段。