实验室一块 GPU 都没有怎么做深度学习?

计算部分也只是麻烦一点点而已,首先先买两个算盘,一般情况下你就双手进行并行运算,算的时候左脑和右脑最好分开运算,这样效率能提升许多。最后还可以把珠子扳开进行半精度运算,也能提升效率,脑子算热了就去顺便洗个头,然后午睡一下清一下脑脊液矩阵乘法就去汤家凤老师那边学一下三行四列的行列式是怎么算的,买本180...

线性代数学与练第12讲 :分块矩阵的基本运算与拉普拉斯定理

通过矩阵的第2行与第3行之间、第2列与第3列之间绘制的水平虚线和垂直虚线,将矩阵分割成了4个小矩阵,我们把它们记为其中为的零矩阵,为3阶单位矩阵,从而可表示为如果把小矩阵视为4个元素,此时矩阵可视为形式上的2阶方阵。这一做法称为对的分块,对应的形式矩阵即是分...

线性代数学与练第11讲:逆矩阵的计算方法及其应用

证明:(数学归纳法)设是可逆矩阵.如果,那么,结论成立.假设为阶可逆矩阵时,结论成立.若为阶可逆矩阵,由,可知的第一列的元索不全为0,经过行交换,不妨设,第一行元素乘以,再把各行减去第一行的适当倍数,使得第一列的其余元素化为0,把所得到的方阵记为.上面的过程可以表示为存...

从LLM中完全消除矩阵乘法,效果出奇得好,10亿参数跑在FPGA上接近...

当使用三值权重时,权重矩阵W中的元素被限制在集合{-1,0,+1}中。带有三值权重的MatMul可以表达为:由于三值化权重只能从{??1,0,+1}中取值,因而MatMul中的乘法运算可以用简单的加法或减法运算代替:因此,三值化MatMul可以写成如下:算法1为量化融合RMSNorm和BitLinear算法的...

10倍加速LLM计算效率:消失的矩阵乘

矩阵乘法(MatMul)是深度学习中的主要计算瓶颈,尤其在ChatGPT等Transformer模型中,矩阵乘法的运行时长约占其总运行时长的45-60%,解决这一挑战对发展更经济的大模型具有重要意义。为此,加州大学的研究人员在论文《ScalableMatMul-freeLanguageModeling(可扩展的无矩阵乘法语言模型构建)》中试图通过消除矩阵乘法来构建...

2025年北京师范大学硕士研究生专业综合入学考试大纲已公布

1.排列、n阶行列式的定义;2.n阶行列式的性质和基本计算;3.代数余子式、行列式按一行(列)展开;4.克莱姆法则;5.Laplace定理.第三部分线性方程组1.线性方程组求解的消元法;2.矩阵的秩,用矩阵的初等变换求秩;3.线性方程组可解的判别法;...

深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...

系统瓶颈与优化:GPU的计算速度虽快,但内存和通信速度的瓶颈限制了模型的效率。低精度计算和运算符融合等技术可以显著提升计算效率。未来挑战与机会:未来的LLM发展面临数据合法性、推理优化、多模态处理等诸多挑战,但也为技术进步提供了广阔的空间。==Web3天空之城书面全文版=...

H100利用率飙升至75%!英伟达亲自下场FlashAttention三代升级

在每个迭代中,Q·K^T的结果首先存储在名为S_cur的缓冲区中,用于当前迭代的softmax计算,同时异步执行下一个迭代的Q·K^T矩阵乘法,结果存储在名为S_next的缓冲区中。在执行当前迭代的P·V矩阵乘法时,异步执行下一个迭代的softmax操作,并更新S_cur和S_next缓冲区。

打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”

GPU的崛起,主要依赖其超强的并行计算能力。不同于传统的CPU,GPU的设计理念是通过数千甚至上万的简单计算单元(内核)来处理大规模并行任务。这一架构在处理图形渲染、矩阵乘法等典型的并行计算任务时效率极高。然而,这种架构也带来了固有的技术局限,尤其是在面对越来越复杂的AI大模型时,问题尤为明显。

人工智能教程(二):人工智能的历史以及再探矩阵 | Linux 中国

图6展示了矩阵减法和矩阵乘法。它们同样有两种形式,矩阵减法可以由subtract函数或减法运算符-来实现,矩阵乘法可以由matmul函数或矩阵乘法运算符@来实现。图6还展示了逐元素乘法(element-wisemultiplication)运算符*的使用。请注意,只有NumPy的matmul函数和@运算符执行的是数学意义上的矩阵乘法。在处理矩阵时...