大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法

随着低比特量化技术的发展,数据类型日益多样化,如int4、int2、int1等低比特数据,使得大模型在推理中越来越多地采用低比特权重和高比特权重计算的混合精度矩阵乘法(mixed-precisionmatrixmultiplication,mpGEMM)。然而,现有的CPU、GPU等硬件计算单元通常只支持对称计算模式,并不兼容这种混合精度的矩阵乘法。混合...

宗熙先生:为什么人工智能类计算主要依赖显卡,而非处理器?

01人工智能计算主要依赖显卡(GPU),而非处理器(CPU),因为GPU在并行计算能力、浮点运算速度、内存带宽等方面具有显著优势。02CPU在处理通用计算任务方面表现出色,但在人工智能计算领域,如矩阵运算和张量运算,其浮点运算性能远不如GPU。03然而,英伟达在2006年推出的CUDA架构使GPU在通用计算领域具有更大优势,目前已成为...

掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

一维和二维张量的乘法:-当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。-例如:是形状为的张量,是形状为的张量,那么的结果是形状为的张量。-反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(n,)B(n,...

使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的...

torch库提供了深度学习的基础框架支持,包括张量运算和GPU加速功能transformers库中的PaliGemma相关组件提供了预训练模型的访问和处理能力模型系统初始化以下代码实现了模型系统的完整初始化过程:#模型标识符配置MODEL_ID="google/paligemma2-3b-pt-448"#设备环境检测与配置DEVICE=torch.device("cuda"iftorch...

GPU 张量核心(Tensor Core)技术解读

TensorCore是专为混合精度训练设计的核心，其第一代通过乘加融合计算，实现4x4FP16矩阵相乘并高效整合至4x4FP16或FP32矩阵，显著提升计算效率。混合精度计算得名于其特性：输入矩阵虽为低精度FP16，但输出仍为FP32，精度损失极小。此技术极大加速计算，几乎不影响模型最终效果。更先进的微架构已将其扩展到更低...

GPU如何主宰人工智能和计算

一个例子是判断给定图片描绘的是否为特定动物的概率(www.e993.com)2024年12月19日。要做到这一点,模型需要进行“训练”——以这个例子为例,训练过程中要展示数百万张该动物的照片,以及数百万张未出现该动物的照片。涉及到的数学计算主要基于矩阵和张量运算。几十年来,这种工作负载一直只能由基于CPU的超级计算机承担。然而,早在2000年代初期,人们已...

外尔半金属薄膜的介电张量及色散性质研究

通过各向异性的介电函数张量，比较了不同费米能级情况下WSM介电常数的变化。同时基于四阶传输矩阵求解麦克斯韦方程组，得到菲涅尔反射系数，描述电磁波的传输，研究波矢的色散曲线。研究结果表明，WSM的色散在短波矢处具有线性色散，而在长波矢极限近似具有恒定频率。当WSM厚度的持续增大时，能够支持更多的模式分支...

AI Phone:先是芯片,再是模型,最后才是手机厂商

NPU相比CPU和GPU,有大量专门进行大矩阵乘法和卷积运算的AICoreASIC思想下的AI芯片作为一种专用处理器,通过在硬件层面优化深度学习算法所需的大矩阵乘法、张量运算、卷积运算等关键运算,可以显著加速AI应用的执行速度,降低功耗。与在通用CPU上用软件模拟这些运算相比,AI芯片能带来数量级的性能提升...

科学家发现运算速度更快的矩阵乘法算法

近期,清华大学交叉信息研究院段然副教授带领团队,采用非对称哈希弥补组合损失的方法,通过对CW张量的八次幂进行分析,打破矩阵乘法最优时间复杂度的指数界限,成功给出了<2.371866的新的上界。这里的“上界”指的是矩阵乘法更快的算法,即矩阵乘法最终的计算复杂度的上界。

Transformer、RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间...

步骤1.利用K和V创建一个三维张量Z,其中:(每个轴都标注了其长度。)这一步骤需要O(Ld??)的时间和内存复杂度。值得注意的是,如果我们在洋红色轴t上对这个张量求和,我们将得到矩阵乘积K^TV:步骤2.将M乘以这个张量(注意不是元素级乘法)。M乘以Z沿着洋红色轴t的每个"列"。