国产FPGA,走到哪一步了?
CPU的逻辑运算单元(ALU)较少,控制器(control)占比较大;GPU的逻辑运算单元(ALU)小而多,控制器功能简单,缓存(cache)也较少。架构的不同使得CPU擅长进行逻辑控制、串行计算,而GPU擅长高强度的并行计算。GPU单个运算单元处理能力弱于CPU的ALU,但是数量众多的运算单元可以同时工作,当面对高强度并行计算时,其性能要优于C...
10 万卡集群:通往 AGI 的新门票
CedarFever模块的主要优点是只需要4个OSFP插槽,而不是8个,这种配置允许在计算节点端用双端口2x400G收发器,而不只是在交换机端使用,因此可以把连接到LeafSwitch的光模块数量从每个H100节点的8个减少到4个。连接GPU到LeafSwitch的总计算节点端光模块数量也从98304减少到49152。
啥是卷积核?动画演示|向量|转置|输入层|大语言模型_网易订阅
这里输入层是一个5x5x3矩阵,有3个通道,filters是3x3x3矩阵。首先,filters中的每个kernels分别应用于输入层中的三个通道,执行三次卷积,产生3个尺寸为3×3的通道。然后,将这三个通道相加(逐个元素相加)以形成一个单个通道(3x3x1),该通道是使用filters(3x3x3矩阵)对输入层(5x...
从零开始设计一个GPU:附详细流程|内存|跟踪|gpu|寄存器|存储器...
我的矩阵加法内核使用8个线程添加了两个1x8矩阵,并演示了SIMD模式的使用、一些基本的算术指令和加载/存储功能。我的矩阵乘法内核使用4个线程将两个2x2矩阵相乘,并额外演示了分支和循环。演示矩阵数学功能至关重要,因为图形和机器学习中的现代GPU用例的基础在很大程度上围绕着矩阵计算(授予更复杂...
如何准确的估计llm推理和微调的内存消耗
如果L是层数,那么计算梯度所消耗的内存为L(34sbh+5as??b)估算Llama370b、Mixtral-8x22B和CommandR+微调的内存消耗我们需要估计模型的大小,并添加所有层的激活大小和优化器状态的大小。我设置了以下超参数进行微调:S=512(序列长度)
“大芯片”的挑战、模式和架构
我们研究大芯片系统扩展时的性能变化(www.e993.com)2024年8月15日。为了兼顾数据通信和并行性等方面,我们选择面积(A)作为表示系统规模变化的变量。造成整个系统处理延迟的主要因素有三个,即计算、片外访问和芯片间(或内核间)通信。这三个部分的延迟可简单计算为:其中,CA指计算能力,BWoff-chip指芯片外带宽,BWintra-chip指芯片间或内核间带宽。
光模块行业专题报告:光电之门,踏浪前行
计算的基准可以参考GPT-3,该模型的训练量大约需要3.14*10^23次浮点运算。由此得到GPT-4需要的浮点运算次数约为(17600/1750)*3.14*10^23次浮点运算。英伟达A100GPU具有每秒19.5万亿次的浮点运算能力,假设需要在10天时间完成,则测算得到大约需要187440个英伟达A100GPU。假设单个A100GPU...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
二、线性代数与张量运算首先进入深度学习的第一层:张量操作层。张量(多维数组)的操作和计算是深度学习的基础,所有运算几乎都是基于张量的运算(单个数字称为标量,一维数称为向量,二维数组称为矩阵,三维以及以上数组称为N维张量)。这些操作通常使用高效的数值计算库来实现,通过C/C++语言在特定的计算硬件上实现的,提供...
北航类脑芯片团队提出“混合概率逻辑计算”机制(FPGA原型机已实现!)
图1概率混合逻辑计算基础图2.混合逻辑计算电路单元结构图3经典概率计算、BISC、确定性和混合逻辑方案的均方根误差(MAE)对比结果图4.多项式z=x??+y??-2x+xy,x\y是6-bit,脉冲串长N=16:(a)binary,(b)BISC[3],(c)Deterministic[4],and(d)Hybridstochasticcomputing[5-6...
一文读懂量子计算的未来!
其二是超导路径的优势是可扩展性非常强,固态器件、电学方向能够使未来的量子计算与经典的计算机相兼容、融合。但未来技术更加成熟之后,或将持续发力离子阱和量子拓扑这两个前景更加广阔但很难实现的方向。谷歌、IBM、英特尔等巨头目前都押注超导或者半导体方向。三、量子计算机的性能评估指标:部分量子计算机性能参数,...