神经网络替代密度泛函理论!清华研究组发布通用材料模型 DeepH...

DeepH根据局部结构信息分别学习和预测DFT哈密顿矩阵块的工作原理其次,在局域原子基组下,DFT哈密顿量可以表示为稀疏矩阵,其矩阵元由局部化学环境决定。在等变神经网络(Equivariantneuralnetworks)中,DeepH利用不同角量子数l标记的输出特征来表示DFT哈密顿量,如上图所示。因此,人们可以根据临近结构信...

DLSS技术到底有什么用?实测后对老黄的技术刮目相看

首先原始的密集矩阵会经过训练,删除掉稀疏矩阵,再经过训练稀疏矩阵,从而实现稀疏优化,进而提高TensorCore的性能。所以最终的结果就是第三代TensorCore在处理稀疏网络的速率是Turing的两倍,算力高达238TensorTFLOPS,而Turing为89TensorTFLOPS。第四代TensorCore而RTX40系显卡上的TensorCore已经进化到了第四...

【硬件编年史】DLSS技术到底有什么用,大力真的能出奇迹?

首先原始的密集矩阵会经过训练,删除掉稀疏矩阵,再经过训练稀疏矩阵,从而实现稀疏优化,进而提高TensorCore的性能。所以最终的结果就是第三代TensorCore在处理稀疏网络的速率是Turing的两倍,算力高达238TensorTFLOPS,而Turing为89TensorTFLOPS。第四代TensorCore而RTX40系显卡上的TensorCore已经进化到了第四...

数模大佬都在用的Matlab实用技巧和注意事项

普通逻辑判别会判断两边的逻辑值,而&&和||能够在逻辑值已经决定时忽略后面的结果。合理使用稀疏矩阵sparse在矩阵元素很多都为0时,可以使用稀疏矩阵,其运算速度要快的多及时释放不用的变量如果存在大量临时变量(用的次数不多),会使得连续内存空间变少,分配大规模矩阵(或reshape运算)不能保证成功。因此应该避免。

很火的量子计算遇上更火的机器学习,能发生什么

“谷歌DeepMind项目计算机科学家、希格斯玻色子研究小组成员之一的亚历克斯莫特(AlexMott)强调:”本文中我们没有提到的一件事是量子加速。”诸如Harrow-Hassidim-Lloyd算法等矩阵代数方法只有在稀疏矩阵的情况下才能够实现量子加速。“从来没有人问过,机器学习中稀疏数据集是否真正有意义?”斯库德如是指出。

10行代码搞定图Transformer,图神经网络框架DGL迎来1.0版本

DGLSparse提供专门用于图机器学习的稀疏矩阵类和操作,使得在矩阵视角下编写GNN变得更加容易(www.e993.com)2024年11月5日。在下一节中,作者演示多个GNN示例,展示它们在DGLSparse中的数学公式和相应的代码实现。图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork)GCN是GNN建模的先驱之一。GCN可以同时用消息传递视图和矩阵视图来表示。下面...

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

当你将此稀疏权重矩阵与一些密集输入相乘时,Ampere中的稀疏矩阵张量核心功能会自动将稀疏矩阵压缩为大小一半的密集表示,如下图所示。压缩后密集压缩矩阵块被送入张量核心,该核心计算两倍于通常大小的矩阵乘法。这有效地产生了2倍加速,因为从共享内存进行矩阵乘法期间的带宽要求减半。

竞赛大纲 | 全国青少年信息学奥林匹克竞赛活动

??6特殊矩阵:稀疏矩阵,三角矩阵,对称矩阵??6矩阵的初等变换??6矩阵的加减乘和转置运算??7线性方程组的高斯消元法2.3NOI级2.3.1C++程序设计31.8STL模板:容器(containers)、迭代器(iterators)、空间配置器(allocators)、配接器(adapters)、算法(algorithms)、仿函数(fun...

迷失密林:直观了解机器学习的稀疏性

·压缩稀疏列:这种转换方法利用了上表的内容,即列和行的元组后面分别跟一个非零值来表示稀疏矩阵。压缩稀疏行(CSR)及压缩稀疏列(CSC)最能有效地表示稀疏矩阵。我更推荐CSR矩阵,而非CSC矩阵,因为我习惯用CSR了,并且它最标准。我也会使用Python中的scipy模块显示CSR和CSC转换的代码,选择适合自己的就好。

如何利用稀疏性提高AI推理速度

A100使用稀疏矩阵加速AI推理任务内部数学加速能够对应用层面产生重大影响。A100GPU可以利用稀疏性运行BERT(BERT是最新的自然语言处理模型),其运行速度比稠密数学计算快50%。NVIDIAAmpere架构利用了神经网络中小值的普遍性,让尽可能多的AI应用受益。具体而言,该架构定义了一种可以减少一半权值(50%稀疏)来训练神经网络...