世界首个!彭练矛院士团队碳纳米管又一重大突破!
在此,北京大学彭练矛院士、张志勇教授首次报告了一种基于3000个碳纳米管场效应晶体管的张量处理单元(TPU),可以执行节能的卷积运算和矩阵乘法。TPU采用脉动阵列架构构建,允许并行2位整数乘法累加运算。基于TPU的五层卷积神经网络可以在295μW的功耗下执行MNIST图像识别,准确率高达88%。他们使用优化的纳米管制造工艺,提...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!|阵列|...
在此,北大彭练矛院士、张志勇教授报告了一种基于3000个碳纳米管场效应晶体管的张量处理单元(TPU),可以执行节能的卷积运算和矩阵乘法。TPU采用脉动阵列架构构建,允许并行2位整数乘法累加运算。基于TPU的五层卷积神经网络可以在295μW的功耗下执行MNIST图像识别,准确率高达88%。他们使用优化的纳米管制造工艺,提供99.9999%的...
DeepMind攻克50年数学难题!AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登...
通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),他发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的条目,从而产生一种更快的算法。尽管经过几十年的研究,这个问题的更大版本仍然没有得到解决--以至于人们不知道如何有效地将两个小到3x3的矩阵相乘。在Nature的新论文中,我们探讨了现代人工智能技术如何推进新矩阵乘法算法的自动发现。AlphaTensor...
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),Strassen发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的项以产生更快的算法。之后数十年,研究者都在研究更大的矩阵,甚至找到3x3矩阵相乘的高效方法,都还没有解决。DeepMind的最新研究探讨了现代AI技术如何推动新矩阵乘法算法的自动发现。基于人类直觉(humanintuition)的进步,对于更大...
强化学习发现矩阵乘法算法,DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor
矩阵乘法是代数中最简单的运算之一,通常在高中数学课上教授。但在课堂之外,这种不起眼的数学运算在当代数字世界中产生了巨大的影响,在现代计算中无处不在。两个3x3矩阵相乘的例子。你可能没注意到,我们生活中处处隐藏着矩阵相乘,如智能手机中的图像处理、识别语音命令、为电脑游戏生成图形等都有它在背后进行运算...
50年后,矩阵乘法迎来全新突破!
在施特拉森做出突破后,数学家又进行了几十年的研究,尽管发现了一些不适用于计算机代码的微小改进,但对更大的矩阵来说问题仍然没有得到解决——在某种程度上,他们甚至不知道用这种方法计算两个大小仅为3x3的矩阵相乘的效率如何(www.e993.com)2024年10月26日。在新研究中,DeepMind团队探索了现代人工智能技术如何推动新的矩阵相乘算法的自动发现,并发...
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW
GPU为了避免内存预感使用了隐式GEMM。在隐式GEMM中,不是形成Transform矩阵,而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。在上面的隐式GEMM中,每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理,以加快过程。
《三体》:原著中的二向箔是什么超级武器?如何破解二向箔?
02今天我们结合二向箔,简单介绍一下“扁矩阵”“扁矩阵”是矩阵的一种,可以对空间进行压缩或降维操作。学过《线性代数》的观众大概都还记得,矩阵是一种变换(或者说一种映射),把变换对象映射到一个新的空间(或坐标系),而矩阵乘法则是一种特定的线性变换。
如何用张量分解加速深层神经网络?(附代码)
一个全连接层通常是做了矩阵乘法,输入一个矩阵A然后增加一个偏差b:我们可以取A的SVD,只保留第一个奇异值。这不是一个完全连接的层,而是指导我们如何实现它作为两个较小的:第一个将有一个mxt的形状,将没有偏差,其权重将取自。第二个将有一个txn的形状,将有一个等于b的偏差,其权重将取自...
万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
矩阵乘法执行卷积Maxpooling全连接层结构发展画面不变性的满足平移不变性旋转和视角不变性尺寸不变性Inception的理解1x1卷积核理解跳层连接ResNet视觉感知一.画面识别是什么任务?学习知识的第一步就是明确任务,清楚该知识的输入输出。卷积神经网络最初是服务于画面识别的,所以我们先来看看画面识别的...