为什么学线代时不知道:矩阵与图竟然存在等价关系
如果使用矩阵乘法,则我们需要这样计算:对于运算结果的第一个元素,我们可以得到结果=0.5×0.5+1×0.2+0×1.8=0.45。最终,我们可以得到完整的结果为:但如果借助上述的图游走方法,则可以通过游走路径来得到结果。同样,对于结果矩阵的第一个元素,就需要对符合a_{1,l}→a_{l,1}的所有2步游走路径求和。
英特尔放弃Beast Lake处理器内幕 高性能CPU已无前途?
这种观点的一个重要依据是,AI任务的处理需求和传统计算任务有着本质的不同,AI更强调数据并行处理能力和大规模矩阵运算,这些都是GPU所擅长的领域。基于这种判断,英特尔将资源和精力转向AI芯片和相关技术的发展,试图在这一新兴领域占据领先地位。四、BeastLake取消游戏玩家梦碎对于众多PC游戏玩家来说,BeastLake和Ro...
光学矩阵乘法将如何改变人工智能
在大型语言模型中,90%以上的计算任务都使用矩阵乘法。通过以结构化方式进行乘法和加法的基本运算,矩阵乘法支持人工智能的不同功能块。这不仅仅是语言模型。这种基本的线性代数运算是几乎每种神经网络的基础:实现神经元的大规模互连,执行图像分类和对象检测的卷积,处理顺序数据等。这是一个简单的概念,但对于有效操纵和转...
手机跑大模型提速 4-5 倍:微软亚研院开源新技术 T-MAC,有 CPU 就行
1、矩阵乘不需乘,只需查表(LUT)对于低比特参数(weights),T-MAC将每一个比特单独进行分组(例如,一组4个比特),这些比特与激活向量相乘,预先计算所有可能的部分和,然后使用LUT进行存储。之后,T-MAC采用移位和累加操作来支持从1到4的可扩展位数。通过这种方法,T-MAC抛弃了CPU上效率不高...
再谈“三万亿”英伟达的破绽丨深度科普
通过WarpGroup(WGMMA)指令来同时调度单个SM内四个warp一起进行矩阵乘法运算,但是此刻就需要更好的异步内存访问能力和更加精细化的编程.更详细的内容可以参考httpshazyresearch.stanford.edu/blog/2024-05-12-tk进一步来看,CUDASIMT架构已经走到了尽头,计算性能无法进一步提高,异步访问内存带来的编程复杂...
追问daily | OpenAI首席科学家离职;没有内心声音的人言语记忆能力...
Aurora超级计算机的核心是英特尔数据中心GPUMax系列(www.e993.com)2024年9月11日。英特尔XeGPU架构是Max系列的基础,具有优化AI和HPC任务的矩阵和矢量计算块。Aurora超级计算机在高性能LINPACK混合精度(HPL-MxP)基准测试中获得了最高的排名。#超级计算机#人工智能#高性能计算#科学发现...
从零开始设计一个GPU:附详细流程
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(授予更复杂的内核)。以下是我为矩阵加法和乘法编写的内核。步骤5:在Verilog中构建我的GPU并运行我的内核...
英伟达在新架构Blackwell上动了哪些手脚?
其一是它的处理浮点数矩阵运算的单元,其二是它的封装尺寸。B200的包含了能够处理仅4比特宽度浮点数矩阵运算的单元,这是个啥概念?我们经常听那些研究大模型的人讲一个概念叫做“并行计算”,其本质是说模型中的权重和激活值通常是以浮点数的形式存储的,而“矩阵运算”(如卷积、矩阵乘法等)是这些模型训练和推理过程...
院士论坛:集成电路推动处理器的发展历程及未来展望
2.1近存计算是面向特定应用领域的一种专用计算架构。现在产业上,如华为的达芬奇,GoogleTPU属于这类架构。这类架构需要开发专用的互联存储的架构,并优化矩阵运算阵列,以实现大算力、高带宽、高效率以及低功耗。但是近存计算的核心需要依赖一个非常大的片上存储,通常需要有100MB以上。然而随着尺寸的微缩,存储密度...
光芯片,火力全开|火力全开|芯片|光子_新浪新闻
速度快/低延迟:光计算芯片最显著的优势是速度快、延迟低,在芯片尺寸的厘米尺度上,这个延迟时间是纳秒级,且这个延迟与矩阵的尺寸几乎无关,在尺寸较大的情况下,光子矩阵计算的延迟优势非常明显。低能耗:镜片折射本身是不需要能量的,是一个被动过程。在实际应用中,由于要对计算系统编程,其中光信号的产生和接收是需要耗...