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,...

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

完成输入嵌入后,首先探讨自注意力机制,特别是广泛使用的缩放点积注意力,这是Transformer模型的核心元素。缩放点积注意力机制使用三个权重矩阵:Wq、Wk和Wv。这些矩阵在模型训练过程中优化,用于转换输入数据。查询、键和值的转换权重矩阵将输入数据投影到三个组成部分:查询(q)键(k)值(v)这些组成部分通过矩阵...

PyTorch官宣:告别CUDA,GPU推理迎来Triton加速新时代

矩阵乘法对于线性层中的矩阵乘法,编写一个自定义的FP16TritonGEMM(GeneralMatrix-MatrixMultiply)内核,执行通用的矩阵-矩阵乘法,其中利用了SplitK进行工作分解。为了实现最佳性能,还使用了穷举搜索来调整SplitKGEMM内核。因为每个线性层的权重矩阵都有不同的形状,如果要获得最佳性能,就需要针对每种矩阵形...

大模型芯片轰向Hot Chips顶会!

在上面的例子中，FuriosaAI展示了TCP架构如何计算多头注意力中使用的常见张量收缩：QK??。此计算是Transformer模型的核心部分，其中FuriosaAI找到查询向量和所有键向量的点积，以生成每对输入标记之间的注意力分数矩阵。QK??也可以用简洁表达张量运算的常用方法einsum表示法来表示，例如HQD,HKD→HQK，其中H代表头...

“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!

ScaledDot-ProductAttention(缩放点积注意力)对于SelfAttention来讲,Q(Query),K(Key)和V(Value)三个矩阵均来自同一输入,并按照以下步骤计算:整个计算过程可以表示为:为了更好的理解Self-Attention,下面我们通过具体的例子进行详细说明。4.3Self-Attention详解...

PyTorch官宣:告别CUDA|ibm|编译器|cuda|pytorch_网易订阅

矩阵乘法对于线性层中的矩阵乘法,编写一个自定义的FP16TritonGEMM(GeneralMatrix-MatrixMultiply)内核,执行通用的矩阵-矩阵乘法,其中利用了SplitK进行工作分解(www.e993.com)2024年12月18日。为了实现最佳性能,还使用了穷举搜索来调整SplitKGEMM内核。因为每个线性层的权重矩阵都有不同的形状,如果要获得最佳性能,就需要针对每种矩阵形...

大模型时代还不理解自注意力?这篇文章教你从头写代码实现

定义权重矩阵现在开始讨论广被使用的自注意力机制,也称为缩放点积注意,这是Transformer架构不可或缺的组成部分。自注意力使用了三个权重矩阵,分别记为W_q、W_k和W_v;它们作为模型参数,会在训练过程中不断调整。这些矩阵的作用是将输入分别投射成序列的查询、键和值分量。

以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子

首先来看一个经典算法——通过计算对应左侧行和右侧列的点积来计算每个结果元素。从这里的动画可以看到,相乘的值向量扫过立方体内部,每一次都在相应位置提交一个求和后的结果。这里,L具有填充有1(蓝色)或-1(红色)的行块;R具有类似填充的列块。这里k是24,所以结果矩阵(L@R)的蓝色值为24...

深度学习基础:张量运算

在上面的示例中,我创建了一个3X2X4张量,torch.size返回3个维度。我们的张量在外括号内有3个元素,每个元素都是一个矩阵。每个矩阵同样有2个元素,每个元素都是一个包含4个元素的列表。2.torch.mmtorch.mm返回任意两个输入矩阵matr1和mat2的矩阵乘法(不是元素一一对应相乘)...

RTX 40时代,给深度学习买的显卡居然能保值9年?仔细一算绷不住了(1)

TensorCore(张量核心)是执行非常高效的矩阵乘法的微核心。由于任何深度神经网络中最耗费算力的部分就是矩阵乘法,所以张量核心非常有用。它们非常强大,想搞深度学习,不推荐任何没有TensorCore的GPU。这里展示一个简单的A×B=C矩阵乘法示例,其中所有矩阵的大小均为32×32,计算模式在使用和不使用TensorCo...