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...
Impostors详解——纸片构筑的美丽幻觉|快照|烘培|纹理|视口|lod|...
三渲二(三转二)2D动画方案调研httpszhuanlan.zhihu/p/621733441Impostors简单来说就是使用Billboard的2D片来表示复杂3D模型,可以说《CallofDragons》中使用的三转二算是Impostors中的一种简化版。而《CallofDragons》中摄像机不会旋转,因此它处理的情况更简单,甚至都用不到Billboard渲染,只需要将2D...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
2、func包:核心类Function与Variable分别是抽象的数学函数与变量的抽象,用于在前向传播时自动构建计算图,实现自动微分功能,其中Variable对应PyTorch的tensor。3、nnet包:核心类Layer与Block表示神经网络的层和块,任何复杂的深度网络都是依赖这些Layer与Block的堆叠而层。实现了一些常用的cnn层rnn层norm层以及encode与dec...
矩阵特征值分解与主成分分析
1.2.3.对称矩阵的分解形式分解成标准正交的特征向量只是其中的一种形式,由特征值和特征向量的定义Sx=λxSx=λx我们得知,显然特征向量是一个方向上的向量集合,不一定非得长度为11,但是我们可以通过直觉感受到,一旦把特征向量都设置为单位向量,那么会收获很多简化和美好,这个我们在后面会不断的感受到由此带来的...
比较CPU和GPU中的矩阵计算
上面的操作就是我们常见的线性操作,公式是这个这就是PyTorch的线性函数torch.nn.Linear的操作。可以通过以下代码将2x2矩阵转换为2x3矩阵:importtorchin_row,in_f,out_f=2,2,3tensor=torch.randn(in_row,in_f)l_trans=torch.nn.Linear(in_f,out_f)...
matlab2018b安装流程 Matlab软件下载安装及使用教程
2x-y=4我们可以使用Matlab的linsolve函数来实现,代码如下:A=[32;2-1];B=[7;4];X=linsolve(A,B);其中,A为系数矩阵,B为常数向量,X为解向量(www.e993.com)2024年8月15日。通过运行以上代码,就可以得到方程组的解。二、数据可视化和绘图2.1二维曲线绘制...
大模型有什么用,从技术上看
算子层(OperatorLevel):小算子过多,可以通过算子融合进行优化;子实现不够高效,类似于卷积CONV算子针对2x2和3x3Kernel大小的使用Winograd算法代替;内存局部性差,对算子和内存的开销进行分析,可以对计算时算子输出有相同的shape进行复用。图层(GraphLevel):如何搜索和切分处计算效率更高的子图,分配到不同的机器上进...
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
该工具链引入了张量核TensorCore模块,用于执行融合乘法加法(即Volta架构中实现FP16半精度浮点矩阵以及INT8整数的累加矩阵乘法和累加单元)。这样可以很好的加速密集线性代数计算、信号处理和深度学习推理,也可以很好的避免量化过程中精度和计算范围的溢出,很好的解决数据量化过程中产生的数据溢出和精度不足问题。
【华创宏观·张瑜团队】解局三万亿预算缺口——7月财政数据点评
财政相对预算的减收增支,称为预算缺口,预计今年3.2万亿,两个划分标准:按预算账本划分,公共财政缺口1.5万亿,政府性基金缺口1.7万亿;按是否刚性划分,非刚性缺口(不用补)1.8万亿,刚性缺口(要补)1.4万亿。按上述两个标准,可划分缺口类型及弥补手段2X2矩阵,分别对应四块内容:...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
节点分裂的方式不同,GBDT是用的基尼系数,XGBoost是经过优化推导后的。知识点链接:集成学习的总结httpsxijunlee.github.io/2017/06/03/%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%BB%E7%BB%93/4.在k-means或kNN,我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离?