世界首个!彭练矛院士团队碳纳米管又一重大突破!
矩阵乘法是CNTTPU的另一个重要应用。脉动阵列架构通过充分利用输入数据并最大限度地减少数据移动,提供了优于传统并行矩阵乘法器的固有优势。这可以加快计算速度并降低能耗,使CNTTPU对于大规模矩阵运算非常高效。图6比较CNTTPU和传统并行矩阵乘法器在矩阵乘法任务期间的数据流和能耗。它凸显了CNTTPU对于大规模矩阵...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!|阵列|...
CNTTPU由3x3处理元件(PE)阵列、控制模块和输入/输出多路复用器组成。每个PE均设计为执行2位整数乘法累加(MAC)运算。整个TPU由大约3000个CNTFET构成。制造工艺包括几个创新步骤,以确保CNT晶体管的高性能,例如:(1)高纯度碳纳米管薄膜:通过多重分散分选方法实现。(2)超洁净表面:通过结合退火和湿法清洁工艺来确保。
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?|卷积|宠物|傅立叶|驯养动物...
具体计算过程:卷积是将窗口扫描到的3x3矩阵元数值,与卷积核的3x3矩阵元数值逐一相乘再全部加起来,将得到的结果写到与窗口中心对应的1x1位置中。最后得到的(更大的,图中是7x7的)输出矩阵,就是卷积的结果。图6:神经网络识别x时的卷积计算也可以说,卷积核的作用,类似于代表某个模式的d-函数,它能把这个模式从原...
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW|字节|张量|卷积|gpu|dram...
滤波变换和特征映射变换矩阵经过矩阵乘法运算,形成扁平化的输出矩阵。这里的变换矩阵是一个中间矩阵,只是数值重排,与频域变换没有关系。N-特征图的批量大小,C-输入通道,h-输入高度,W-输入宽度,k-输出通道,r-滤波器高度,s-滤波器宽度,p-输出高度,q-输出宽度特征映射变换矩阵和滤波变换矩阵被认为...
Nature封面:DeepMind推出AlphaTensor,用AI发现矩阵乘法算法
标准算法与Strassen算法对比,后者少进行了一次乘法运算,为7次,而前者需要8次,整体效率大幅提高。通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),Strassen发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的项以产生更快的算法。之后数十年,研究者都在研究更大的矩阵,甚至找到3x3矩阵相乘的高效方法,都还没有解决。
旷视MegEngine是如何将31×31的大核卷积计算速度提高10倍的
矩阵乘法在cuBLAS等计算库中已经得到了很好的优化(www.e993.com)2024年9月11日。特别是当矩阵足够大时,性能可以接近设备的理论峰。我们在此简要分析了使用Roofline模型的性能。为了充分利用硬件结构,通常将矩阵乘法的计算划分为块,这样可以使多级存储能够满负荷工作,从而获得最大的内存访问带宽。
旺泓推出四通道有源矩阵驱动助力Mini LED背光
有源矩阵是用于:液晶显示器(lcd)、有机发光二极管(oled)显示器、迷你发光二极管(Mini-led)显示器和微发光二极管(uled)显示器等平板显示装置的一种有前景的寻址技术。现在的高清电视逐渐开始采用有源矩阵有机发光二极管(AMOLED)的新技术,获得比液晶(LCD)电视或等离子体电视更鲜明图像效果,实现更高的效率,具有更纤薄...
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
其中,Winograd卷积法可以针对尺寸较小的卷积核,节省一半的乘法器数量与功耗。数据计算部分实际是进行MAC运算,即对3x3的Kernel卷积核进行变换,通过不同的方式(如脉动方式、广播方式、多播方式、NOC等)控制数据流动。后处理部分则是进行常规的全链接、函数激活、池化、卷积等操作,然后将结果写回内存DMA区域。
《三体》:原著中的二向箔是什么超级武器?如何破解二向箔?
学过《线性代数》的观众大概都还记得,矩阵是一种变换(或者说一种映射),把变换对象映射到一个新的空间(或坐标系),而矩阵乘法则是一种特定的线性变换。对于一个M*N的矩阵来说,如果M=N,这个矩阵就是一个方阵,对于方阵来说,2x2的可逆方阵表示就是二维空间的可逆变换;3x3的可逆方阵表示三维空间的变换。
万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络(下篇)
在卷积中,3x3卷积核可以直接对图像进行卷积操作。在空间可分离卷积中,首先由3x1卷积核对图像进行卷积,之后再应用1x3卷积核。在执行相同的操作中,这就要求6个而不是9个参数了。此外,比起卷积,空间可分离卷积要执行的矩阵乘法运算也更少。举一个具体的案例,在卷积核为3x3的5x5图像上做卷积,...