2024全球AI芯片峰会收官:架构创新群雄混战,边端较劲大模型,两大...
区别于传统的CNN网络,Transformer大模型推理过程中的参数读取带来系统带宽需求,计算过程中的矩阵相乘则带来主动加速需求。冯晓光认为,未来端侧AI芯片不会呈某一个架构的统一,而会呈金字塔形态。其中,0.5TOPS以下算力的低端高性价比芯片,将覆盖80%以上的应用;支持轻量化Transformer、AIISP的中端主流AI芯片主要是NPU,算...
掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
二维张量之间的矩阵乘法:-这是经典的矩阵乘法操作。当两个张量都是二维的(即矩阵),进行标准的矩阵乘法操作。-例如:假设是形状为的张量,是形状为的张量,那么结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(m,n)B(n,p)torch.matmul(A,B)(m,p)高维张量之间的矩阵乘法:-可以处理更高维的张量。
清华姚班本科生连发两作,十年来最大改进:矩阵乘法接近理论最优
传统的两个n×n矩阵相乘的方法——即将第一个矩阵中每一行的数字与第二个矩阵中每一列的数字相乘——需要进行n??3;次独立的乘法操作。对于2乘2的矩阵而言,这意味着需要进行2??3;,也就是8次乘法操作。1969年,数学家VolkerStrassen发现了一种更精巧的方法,只需7个乘法步骤...
以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子
1.将两个正交矩阵投影到一个立方体的内部;2.将每个交叉点的一对值相乘,得到一个乘积网格;3.沿第三个正交维度进行求和,以生成结果矩阵。对于方向,该工具会在立方体内部显示一个指向结果矩阵的箭头,其中蓝色箭羽来自左侧参数,红色箭羽来自右侧参数。该工具还会显示白色指示线来指示每个矩阵的行轴线,尽管这些...
人工智能教程(二):人工智能的历史以及再探矩阵 | Linux 中国
例如,两个4×3矩阵可以相加,而一个3×4矩阵和一个2×3矩阵不能相加。然而,由于编程不同于数学,NumPy在实际上并不遵循这一规则。图5还展示了将矩阵A和D相加。记住,这种矩阵加法在数学上是非法的。一种叫做广播(broadcasting)的机制决定了不同阶数的矩阵应该如何相加。我们现在不...
从零开始设计一个 GPU:附详细流程
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(www.e993.com)2024年9月17日。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...
芯片战争早已打响,谷歌15个月打造首个TPU,欲和老黄平起平坐
在上面的故事中,我们提到了TPU的原理:systolicarrays(脉动阵列),假设有如下的2*2矩阵乘法:计算结果如下图所示。每个角上的方块代表一个乘法/累加单位(MAC),可以执行乘法和加法运算。在此图中,黄色值是从顶部和左侧输入矩阵的输入。浅蓝色值是存储的部分总和。深蓝色值是最终结果。
从零复现Llama3代码库爆火,大神Kapathy一键三连
第一层,第一个注意力头的value权重矩阵如下所示:然后是value向量。使用value权重来获取每个token的注意力值,矩阵的大小是[17x128],其中17是prompt中的token数量,128是每个token的value向量的维度。注意力:与每个token的value相乘后得到的注意力向量的形状为[17x128]。
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
在一个典型的Transformer模型中,每个头会输出一个dmodel维的向量,然后把所有头的输出被拼接起来,形成一个更长的向量,这个向量随后会通过一个线性层的权重矩阵W_O实现的,它的维度是dmodel*dmodel,以将拼接后的向量重新投影回原来的维度。7B一共是16个头,以及每个头是256维,所以最后的结果经过化简近似于:...
朝闻物启丨厦门物协携手中物智库于4月16日举办高质量发展交流会
他认为,数字化的实施可以从几个方面提升效率:第一,通过标准化工作流程,确保每个环节都能够高效运转;第二,实施精细化管理,对每个细节进行严格把控;第三,利用工单和标准化作业来确保每日工作的顺利开展。在这个过程中,虽然仍需要人工参与,但可以借助AI智能化和自动化设备的力量,如自动化机器人和RPA机器人,...