PyTorch那些事儿(三):Tensor深度解析
这类方法是将包括Python列表、元组、NumPy数据在内的其他类型的数据转化为Tensor,这类方法中常有方法有torch.tensor(),torch.from_numpy(),torch.as_tensor()等。这些方法的区别在于它们所接受的参数类型和返回的张量是否共享内存。1.1.1torch.tensor()这个方法可以接受各种Python对象(如Python列表、元组、...
Karpathy最新四小时视频教程:从零复现GPT-2,通宵运行即搞定
AI独角兽ScaleAICEOAlexandrWang表示,Karpathy发布视频就像是流行歌手发布新单曲一样。甚至还有人将Karpathy的推特内容通过文生音乐模型Suno转换为了一首Rap,简直了。图源:httpsx/peterxing/status/1799960277288677478视频概览该视频分为了四大部分:建立网络(很多是以往教程回顾)、加快...
使用FP8加速PyTorch训练的两种方法总结|fp|with|image|model|...
e4m3=torch.tensor(1.,device=device,dtype=e4m3_type)e5m2=torch.tensor(1.,device=device,dtype=e5m2_type)也可以强制转换为FP8。在下面的代码中,我们生成一个随机的浮点张量,并比较将它们转换为四种不同的浮点类型的结果:x=torch.randn(2,2,device=device,dtype=f32_type)x_...
改动一行代码,PyTorch训练三倍提速,这些「高级技术」是关键
在这里,"bf16-mixed"中的「bf16」表示BrainFloatingPoint(bfloat16)。谷歌开发了这种格式,用于机器学习和深度学习应用,尤其是在张量处理单元(TPU)中。Bfloat16相比传统的float16格式扩展了动态范围,但牺牲了一定的精度。扩展的动态范围使得bfloat16能够表示非常大和非常小的数字,使其更适用于深度学习...
英伟达NVIDIA H100显卡:多精度支持的详细分析|内存|hpc|core|系列...
BFLOAT16和FP16:在保持合适精度的同时,极大地加速AI模型的训练和推理过程。FP8和INT8:提供极高的性能,用于快速推理和模型微调,尤其适用于边缘设备和实时应用。英伟达(NVIDIA)H100显卡服务器第四代TensorCore技术H100显卡引入的第四代TensorCore技术是实现多精度支持的核心。这些TensorCores特别设计用于处理矩...
Mojo 编程语言发布:专为 AI 设计,号称比 Python 快 68000 倍
Float64=0.016.n=a.num_elements()17.foriinrange(n):18.dist=a[i]-b[i]19.s+=dist*dist20.returnsqrt(s)23>fnmojo_fn_dist(a:Tensor[DType.float64],b:Tensor[DType.float64])->Float64:24.vars:Float64=0.025.letn=a.num...
浮点数的由来及运算解析
BF16(BrainFloat)BF16是一种全新的浮点数格式,专门服务于人工智能和深度学习,最开始是GoogleBrain发明并应用在TPU上的,后来Intel,Arm及一众头部公司都在广泛使用。BF16也是用16位来表示浮点数,但是是用8位表示指数,用7位表示小数,此时BF16表示的整数范围和FP32是一样的,小数部分则存在着很大的误差。
16,8和4位浮点数是如何工作的
print_float32(0.15625)#>00111110001000000000000000000000再创建一个逆向转换函数,这将在后面有用:defieee_754_conversion(sign,exponent_raw,mantissa,exp_len=8,mant_len=23):"""Convertbinarydataintothefloatingpointvalue"""...
Mojo 编程语言开放下载:专为 AI 设计,号称比 Python 快 68000 倍
15.vars:Float64=0.016.n=a.num_elements()17.foriinrange(n):18.dist=a[i]-b[i]19.s+=dist*dist20.returnsqrt(s)23>fnmojo_fn_dist(a:Tensor[DType.float64],b:Tensor[DType.float64])->Float64:...
首批搭载酷睿i9-14900HX,七彩虹将星X17 Pro Max评测:突破性能之巅
RTX4090LaptopGPU相信不用我讲大家都能了解它在消费级GPU领域的地位,作为顶级旗舰,采用NVIIDIA最新的AdaLovelace架构打造,拥有多达9728个流处理器,16GBGDDR6显存,256bit显存位宽。此外,RTX4090LaptopGPU拥有304个第四代TensorCore,拥有更强大的AI算力。