掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

当两个张量都是二维的(即矩阵),进行标准的矩阵乘法操作。-例如:假设是形状为的张量,是形状为的张量,那么结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(m,n)B(n,p)torch.matmul(A,B)(m,p)高维张量之间的矩阵乘法:-可以处理更高维的张量。当输入张量的维度大于2时,它将执行批量矩阵乘法。-...

AI Phone:先是芯片,再是模型,最后才是手机厂商

CPU、GPU、NPU架构区别如下图,CPU最为均衡,可以处理多种类型的任务,各种组件比例适中;GPU则减少了控制逻辑的存在但大量增加了ALU计算单元,提供给我们以高计算并行度;而NPU则是拥有大量AICore,这可以让我们高效完成针对性的AI计算任务。GPU相比CPU有更多的并行计算核心NPU相比CPU和GPU,...

TPU正面挑战GPU:果然“天命人”?

但区别于英伟达,谷歌并不会以独立产品的形态单独出售自己的TPU芯片,而是通过谷歌云平台向外部客户提供基于TPU的算力服务。另一方面,更多芯片从业者仍在探索基于TPU架构的新产品。今年2月,美国AI芯片初创公司Groq凭借其开发的新型AI处理器LPU(LanguageProcessingUnit)引发关注,使用的TSP(张量流处理器)源头是谷歌研发的...

大模型芯片轰向Hot Chips顶会!

当张量被展平或分解为二维矩阵时，这种并行性通常会被破坏。例如，语言模型的输入可能是三维张量，其批处理大小、序列长度和特征的轴各不相同。将其重新整形为二维矩阵可能会掩盖不同序列之间的区别。这使得利用数据包含多个并行文本序列这一事实变得更加困难。Furiosa的TCP架构旨在解决这些限制，并最大限度地提高数据重用...

斯坦福博士图解AlphaFold 3:超多细节+可视化还原ML工程师眼中的AF3

如图所示,这6个张量分别是:-s(token级单一表征)-z(token级配对表征)-q(原子级单一表征)-p(原子级配对表征)-m(MSA表征)-t(模板表征)本节包含5个步骤,分别是tokenization、检索、创建原子级表征、更新原子级表征、原子级到token级集成。

Mamba-2新架构出世一统江湖!普林斯顿CMU华人再出神作,性能狂飙8倍

2.以乘法方式应用单独的元素级掩码矩阵(www.e993.com)2024年12月18日。第一个不同之处在于,它将模型的有效状态大小从线性减少到常数,并将效率从二次方提升到了线性。第二个不同之处是SSD与标准线性注意力的区别。一种理解掩码的方法是将其视为依赖于输入的相对位置编码,由于掩码的存在,标准的注意力得分会被一个权重:×=??+1所衰减,...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

张量分解模型将整个知识图谱看作一个三维邻接矩阵(三阶张量),矩阵由无数更小的单位三阶张量组成,每个单位三阶张量代表一个二元关系知识的三元组.若该事实知识存在,则该张量对应的元素值为1;若不存在,则对应的元素值为0.张量分解的原理是令每个三元组对应的单位三阶张量分解为3个低维向量的乘积,3个...

从零开始设计一个GPU:附详细流程|内存|信号|跟踪|gpu|寄存器|存储...

每个内核都指定要操作的矩阵、要启动的线程数以及要在每个线程中执行的代码。我的矩阵加法内核使用8个线程添加了两个1x8矩阵,并演示了SIMD模式的使用、一些基本的算术指令和加载/存储功能。我的矩阵乘法内核使用4个线程将两个2x2矩阵相乘,并额外演示了分支和循环。

到底什么是 ASIC 和 FPGA?

█ASIC和FPGA的区别接下来,我们重点说说ASIC和FPGA的区别,还有它们和CPU、GPU之间的区别。ASIC和FPGA,本质上都是芯片。AISC是全定制芯片,功能写死,没办法改。而FPGA是半定制芯片,功能灵活,可玩性强。我们还是可以通过一个例子,来说明两者之间的区别。

AI芯片,看什么?|硬件|芯片|ai芯片_新浪新闻

GPTQ使用有关权重矩阵的二阶信息来更好地量化;Smoothquant进行数学上等效的变换,尝试平滑激活异常值;AWQ使用有关激活的信息来更准确地量化最显着的权重;QuIP对模型权重进行预处理,使其对量化不太敏感;AdaRound将每一层的舍入分别优化为二次二元优化;...