掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

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。-对于形状为的张量和形状为的张量,的结果是形状为的张量,其中表示相同的批量维度。批量维度部分将自动广播。torch.matmul(...,m,n)A(...,n,p)Btorch.matmul(A,B)(...,m,p)一维和...

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。缩放点积注意力机制使用三个权重矩...

PyTorch官宣:告别CUDA,GPU推理迎来Triton加速新时代

-矩阵乘法:向下投影这些操作中都需要一个或多个GPU内核进行计算,虽然不同的Transformer模型的执行细节可能有所不同,但核心操作是类似的。例如,与Llama3不同,IBM的Granite8BCode模型在MLP层中使用了bias,此类更改确实需要对内核的修改。将这些Transformer块堆叠在一起,再连接编码层,就组成了一个经典的Transfo...

“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!

把拼接后的矩阵和另一个权重矩阵相乘得到最终的矩阵,这个矩阵包含了所有注意力头的信息,这个矩阵会输入到FFN层。5.2Multi-headAttention总结这差不多就是多头注意力的全部内容了。下面将所有内容放到一张图中,以便我们可以统一查看:现在让我们重新回顾一下前面的例子,看看在对示例句中的“it”进行编码时,不...

PyTorch官宣:告别CUDA|ibm|编译器|cuda|pytorch_网易订阅

通过Nsight的跟踪信息可以观察到,在Llama3-8B中,占端到端延迟80%的两个主要操作是矩阵乘法和注意力内核,而且它们依旧由CUDA内核操作。为了进一步提升性能,我们开始手写Triton内核来替换上述两个操作。手写Triton内核矩阵乘法对于线性层中的矩阵乘法,编写一个自定义的FP16TritonGEMM(GeneralMatrix-MatrixMul...

大模型时代还不理解自注意力?这篇文章教你从头写代码实现

由于我们要计算查询和键向量的点积,因此这两个向量的元素数量必须相同(d_q=d_k)(www.e993.com)2024年12月19日。很多LLM也会使用同样大小的值向量,也即d_q=d_k=d_v。但是,值向量v??????的元素数量可以是任意值,其决定了所得上下文向量的大小。在接下来的代码中,我们将设定d_q=d_k=2,而d_v=4。投射矩阵的初始化...

以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子

分解为向量-矩阵积的矩阵乘法看起来像一个水平平面,其在向下穿过立方体内部时将行绘制到结果上:00:00/00:00倍速切换成随机初始化的参数,可以看到类似矩阵-向量积的模式——只不过这次是水平模式,对应的事实是每个中间向量-矩阵积都是右侧参数的行缩放的副本。

深度学习基础:张量运算

在上面的示例中,我创建了一个3X2X4张量,torch.size返回3个维度。我们的张量在外括号内有3个元素,每个元素都是一个矩阵。每个矩阵同样有2个元素,每个元素都是一个包含4个元素的列表。2.torch.mmtorch.mm返回任意两个输入矩阵matr1和mat2的矩阵乘法(不是元素一一对应相乘)...

RTX 40时代,给深度学习买的显卡居然能保值9年?仔细一算绷不住了(1)

没有张量核的矩阵乘法如果我们想要进行A×B=C矩阵乘法,其中每个矩阵的大小为32×32,那么就要将重复访问的内存加载到共享内存中,因为它的延迟大约低五倍(200周期对34周期)。共享内存中的内存块通常称为内存块或简称为块。使用232warp可以并行地将两个32×32的浮点数加载到共享内存块中。我们有...

张亮?张量!我们不一样!

但吃张亮麻辣烫这一遭遇到的东西都和张量有关系。张量这一概念是现代力学、物理学广泛使用的数学工具。上面提到的“30元”“65度”“扭曲变形”“那个方向”都是张量的具体表现形式。“30元”和“65度”对应于标量,是零阶张量;而“那个方向”对应于矢量,是一阶张量;“扭曲变形”对应于应变矩阵,是二阶张量,高...