Nat. Electron.:单层MoS2存储器大规模集成矢量矩阵乘法处理器

存储处理器件特别适合执行向量矩阵乘法，这是数据处理的关键操作，也是机器学习算法中最密集的计算。通过利用存储器的物理层来执行乘法累加(MAC)操作，该架构克服了冯·诺依曼通信瓶颈。到目前为止，这种处理策略已用于求解线性和微分方程、信号和图像处理以及人工神经网络加速器等应用。然而，寻找这种类型处理器的最佳材料和...

VIVO 申请串行乘法器、数据处理方法、电子设备及介质专利,提高...

包括:加法器、位宽拼接模块及第一寄存器;位宽拼接模块的第一输入端与加法器的输出端连接;位宽拼接模块的第二输入端与第一寄存器的输出端连接;位宽拼接模块的输出端与第一寄存器的输入端连接;加法器,用于对输入的被乘数累加数据信号和乘积累加存储数据信号中的M比特位进行加法运算,得到并输出乘积累加数据信号,M比特...

了解矢量网络分析仪的内部工作

图6显示了DSP功能的一些附加细节。矢量网络分析中使用的数字信号处理器示意图。图6.矢量网络分析中使用的DSP的简化框图。图片由Rohde&Schwarz提供如上图所示,该DSP包括一个数字下变频器(DDC),用于处理数字中频处理。这里使用两个数字乘法器作为正交混频器来将IF信号下变频为DC。如果您想了解更多关于接收器这一部...

联发科推出全球首款3纳米汽车芯片CT-X1挑战高通SA8295

目前,所有的AI大模型(即LLM,语言大模型)都是Transformer架构,Transformer架构保留了部分RNN串行计算的特征,尤其适合CPU运算,还有些矩阵矢量乘法运算,CPU效率远高于GPU,通常这些运算会退回到CPU中进行,与大多数人想象的不同,最高效率对应transformer架构的是CPU而非GPU,只不过CPU的核心数量很难像GPU那样做到数百乃至数千...

AI芯片的技术格局(GPU/TPU/FPGA)

我们将模拟计算用于核心神经网络矩阵运算,其中我们将输入向量乘以权重矩阵。首先,它的效率非常高;它消除了神经网络权重的内存移动,因为它们被用作电阻器。其次,它是高性能;当我们执行其中一个向量运算时,会有数十万个乘法累加运算并行发生。

OpenAI 又一重磅人物离职:CTO 也不干了,创始团队全员出走;ChatGPT...

英特尔的Gaudi3处理器使用两个芯片,包含64个张量处理器核心(TPC,带有FP32累加器的256x256MAC结构)、8个矩阵乘法引擎(MME,256位宽矢量处理器)和96MB片上SRAM缓存,带宽为19.2TB/s(www.e993.com)2024年11月19日。此外,Gaudi3集成24个200GbE网络接口和14个媒体引擎,后者能够处理H.265、H.264、JPEG和VP9,以支持视觉处理。该处理器配备128GBHB...

MIPS:应对AI的同时保留MIPS特性

GPU和AI加速器是一个新兴的机会。GPU中的处理分为标量、矢量和矩阵乘法。矩阵乘法加速得到了很多关注,但标量部分呢?“从很多方面来看,标量是最无聊的部分,但从很多方面来看,它也是最困难的部分,因为只有三家公司在做。”Wasson指出,“如果你既能迎合定制加速器的新兴市场,又能使编程模型标准化,那你就能解决最大...

四篇技术论文,英特尔在Hot Chips 2024大会上展示AI架构新进展

该加速器通过创新的架构——优化的计算、内存和网络架构,高能效矩阵乘法引擎、两级缓存集成,以及广泛的RoCE网络(以太网融合RDMA技术)等策略,使得Gaudi3AI加速器能够实现卓越的性能与能效,助力AI数据中心以低成本、可持续的方式运行,并解决了部署生成式AI工作负载时的扩展性问题。

会打游戏的盘中之脑,如何洞见智能的分界? | 智能渐近线

在语言模型中,token可以理解为矢量空间中的矢量。很明显,操作这些字符和矢量,以计算后续字符的概率的方式做计算,需要的计算量远比直接使用底层计算单元的物理特性去计算要多得多,尤其是它依赖于参数量和训练所使用的数据量。回到最开始的观点——计算是信息处理的过程。无论是大脑还是计算机,要处理信息,就需要先表征...

论文登计算机体系结构顶会,芯片架构成为边缘AI最佳并行计算选择

3)矢量化和多线程管道：RPP的硬件架构和编程模型可实现有效的矢量化和多线程管道。这种设计充分利用了RPP进行并行处理的全部计算潜力，确保其资源得到最大程度的利用，从而提高性能。除了在能耗、延迟和吞吐量方面的优势外，RPP还因其小面积而脱颖而出。只有119平方毫米的芯片面积消耗使得RPP-R8成为面积...