PyTorch のプロファイリング（パート 2）： nn.Linear から融合 MLP まで

PyTorchにおけるプロファイリングの第2弾。nn.Linearから融合MLPへの最適化に焦点を当て、パフォーマンス向上のための具体的な手法を解説。PyTorchの内部構造と最適化戦略を理解する上で有用な情報を提供。

• PyTorchのプロファイラートレース読解と最適化手法を解説するシリーズの第2弾。
• 前回のmatmul+addの例から、より一般的なnn.Linearモジュールを用いた実装へとステップアップする。
• 3つのnn.Linear層と活性化関数で構成される簡単なMLPブロックを例に、プロファイリングと最適化の基礎を学ぶ。
• GPUカーネルの実行とCPUによるスケジューリングのオーバーヘッドがプロファイラートレースにどのように現れるかを解説する。