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。-...

发展矩阵半张量积的奠基石:《矩阵半张量积讲义》5卷全部出齐

矩阵半张量积是经典矩阵理论的发展,它克服了经典矩阵理论对维数的限制,因此,被称为跨越维数的矩阵理论。《矩阵半张量积讲义》的目的是对矩阵半张量积理论与应用做一个基础而全面的介绍。计划出五卷。卷一:矩阵半张量的基本理论与算法;卷二:逻辑动态系统的分析与控制;卷三:有限博弈的矩阵半张量积方法;卷四:有限与...

开源神器!向量、张量、全文搜索一网打尽,打造最强 RAG!

开源AI原生数据库Infinity0.2release正式发布,提供了2种新数据类型:稀疏向量SparseVector和张量Tensor,在此前的全文搜索和向量搜索之外,Infinity提供了更多的召回手段,如下图所示,用户可以采用任意N路召回(N≥2)进行混合搜索,这是目前功能最强大的RAG专用数据库。为什么需要混合搜索(多路...

高性能光子芯片突破神经网络限制!

针对在矩阵-向量乘法操作中的低插入损耗和宽电光带宽现象,本文通过精细的电光测试和光学表征手段,深入分析了TFLN材料的微观机理,得到了器件在不同工作波长下的调制特性和带宽表现。这一研究不仅揭示了TFLN材料在负数乘法运算中的新应用潜力,还为其在复杂神经网络计算中的可行性奠定了基础。在此基础上,结合光子线束结合...

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

这个6×3矩阵表示输入句子的嵌入版本,每个单词被编码为一个3维向量。虽然实际模型中的嵌入维度通常更高,但这个简化示例有助于我们理解嵌入的工作原理。缩放点积注意力的权重矩阵完成输入嵌入后,首先探讨自注意力机制,特别是广泛使用的缩放点积注意力,这是Transformer模型的核心元素。

如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构

在该部分我会介绍张量基础概念、张量和矩阵乘法以及GPU标称算力的基本原理(www.e993.com)2024年12月18日。1.1张量是什么张量这个概念可能大家平时听的比较多,但不太理解它具体是什么。其实张量就是多维数组。举个例子,如果数组是零维的,那其实它就是一个标量,即一个数字。如果是一维的,那么它就是一个向量,或者称之为一维数组。如果是二...

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。

服务器仅靠4颗CPU运行千亿大模型的“算法秘籍”

该策略改变了传统CPU服务器串行运行的模式,把Yuan2.0-102B模型中的注意力层和前馈层的矩阵计算分别拆分到多个处理器,实现同时使用4颗CPU进行计算加速。然而,张量并行对模型参数的切分粒度较细,要求CPU在每次张量计算后进行数据同步,增加了对CPU间通信带宽的需求。在传统的使用多个基于PCIe互联的AI芯片进行张量并行时,...

斯坦福让“GPU 高速运转”的新工具火了,比 FlashAttention2 更快

具体来说,雷猫的主要抽象是寄存器和共享内存中的小型张量块(tile),和目前GPU中对小矩阵乘法的优化相匹配。通过操作这些tile,开发者可相对简单地编写代码,充分利用张量核心、异步数据传输和共享内存等硬件特性。使用雷猫实现的注意力机制内核,代码量少且能实现很高的硬件利用率,性能超过直接使用底层库(如Cutla...

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...