大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法
混合精度矩阵乘法与传统的矩阵乘法有何不同?在传统的矩阵乘法中,参与运算的两端数值是对称的,例如FP16*FP16、int8*int8。但大模型的低比特量化打破了这种对称性,使乘法的一端是高比特,另一端是低比特,例如在1-bit的BitNet模型中实现的int8*int1或int8*int2,以及浮点数与整数的混合乘法FP16*i...
掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
是PyTorch中专门用于二维张量(矩阵)之间进行矩阵乘法的函数。与torch.matmul不同,torch.mm仅适用于2D张量,并且不支持高维张量或广播操作。torch.mm进行标准的矩阵乘法操作,适用于两个2D张量(矩阵)之间的乘法。对于形状为(m,n)的张量A和形状为(n,p)的张量Btorch.mm(A,B)的结果是一...
如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
在后面,我们统一用@表示矩阵乘法,上面的例子我们也可以形式化表示为[M,K]@[K,N]。对于上述矩阵乘法,由于结果矩阵中的每一项我们都做了K次乘法和K次加法,所以对最终结果来说,总的计算量为2*M*K*N(其中2表示一次乘法与一次加法计算)。相应的访存量我们也可以推导出来,包括A和B矩阵的...
2030年,Scaling Law会到达极限吗?GPT-6能出来吗?
因此,在一个NVLINKpod中,每次矩阵乘法操作的总延迟约为13.7微秒。接下来,我们可以根据这个基础延迟来估算Transformer模型中每一层的延迟。具体来说,一个标准的decoder-onlytransformer模型的每一层都包含四个连续的矩阵乘法操作,并且我们需要对每一层进行两次处理(分别进行前向和反向传播)。因此,每一层和每一批数...
耗时2个月!把特斯拉Model 3彻底拆开,没想到扒出那么多秘密!
2、驾驶域:FSD芯片和算法构成主要壁垒,NPU芯片效率更优特斯拉的另一个重要特色就是其智能驾驶,这部分功能是通过其自动驾驶域控制器(AP)来执行的。本部分的核心在于特斯拉自主开发的FSD芯片,其余配置则与当前其他自动驾驶控制器方案没有本质区别。在model3所用的HW3.0版本的AP中,配备两颗FSD...
斯坦福让“GPU 高速运转”的新工具火了,比 FlashAttention2 更快
研究人员从“硬件实际需要什么?如何满足这些需求?”这两个问题出发,设计了一个嵌入式CUDADSL工具,名为ThunderKittens(暂且译为雷猫)(www.e993.com)2024年9月11日。雷猫可简化AI内核的编写,同时充分利用底层硬件能力。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。
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...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
由于我们主要查看的是位于第4个位置的(t=3)tokenB,因此我们将采用「位置嵌入矩阵」的第4列。这也会产生一个大小为C=48的列向量,我们将其描述为位置嵌入(positionembedding)。请注意,这两个位置和token嵌入都是在训练期间学习的(由蓝色表示)。
乘以的公式excel里是什么
2.MMULT函数:MMULT函数用于矩阵相乘,它可以处理线性代数和统计分析中的矩阵运算。3.工程计算:Excel的工程函数库中包含了各种乘法公式和函数,用于解决工程和科学问题,如电路分析、力学计算和光学设计等。4.统计分析:在统计分析中,乘法公式可以用来计算回归分析、方差分析和协方差矩阵等统计指标,帮助研究人员进行...
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (204)-- 算法导论15.3 3题
三、考虑矩阵链乘法问题的一个变形:目标改为最大化矩阵序列括号化方案的标量乘法运算次数,而非最小化。此问题具有最优子结构性质吗?需要写代码的时候,请用go语言。文心一言,代码正常运行:首先,我们要明确矩阵链乘法问题的原始形式:给定一个矩阵链(A_1,A_2,\ldots,A_n),我们要找到一种括号化方案...