神经网络到张量网络的“变身”

另外一方面,它们与张量网络态之间的关系也开始逐步被挖掘:RBM与矩阵乘积态(matrixproductstate,MPS)之间具有等价关系,可以借助纠缠来分析模型的表达能力[10];短程连接的RBM对应到纠缠块态(entangledplaquettestate,EPS),全连接的RBM对应到弦键态(stringbondstate,SBS)[11]。最近,我们发现RBM可以被严格映...

AI的最大瓶颈是什么?

谷歌的TPU(张量处理单元)已经迭代到第五代,是最早开始自研硬件的公司之一;亚马逊则通过与晶圆厂直接合作,推出了Trainium和Inferentia芯片,并且在芯片制造方面拥有丰富的经验;相比之下,微软的自研芯片开发还处于相对初期阶段。当企业购买英伟达硬件并部署到数据中心时,实际上是在为芯片的利润买单,比如H-100、H2百或未来...

掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

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。当输入张量的维度大于2时,它将执行批量矩阵乘法。-...

人工智能与半导体:共生关系

其的并行处理能力和高内存带宽使之非常适合深度学习模型中固有的矩阵运算和数据并行性。张量处理单元(TPU):TPU由Google等企业开发,是专门为加速机器学习工作负载而设计的专用集成电路(ASIC)。这些芯片针对神经网络基础的张量运算进行了优化,与通用处理器相比,可提供更高的性能和能效。现场可编程门阵列(FPGA):FPGA是可重...

外尔半金属薄膜的介电张量及色散性质研究

从修正的电位移矢量和电场强度关系出发，通过介电函数张量比较了不同费米能级情况下WSM介电常数的变化。在此基础上，引入4×4的磁光矩阵来求解麦克斯韦方程组，得到菲涅尔反射系数，研究波矢的色散方程。研究结果表明，WSM的色散在短波矢处具有线性色散，而在长波矢极限近似具有恒定频率。当WSM厚度的持续增大...

我国研制出世界首个碳纳米管张量处理器芯片:高性能、高能效

IT之家7月22日消息,北京大学电子学院碳基电子学研究中心彭练矛-张志勇团队,在下一代芯片技术领域取得重大突破,成功研发出世界首个基于碳纳米管的张量处理器芯片(TPU)(www.e993.com)2024年12月20日。该芯片由3000个碳纳米管场效应晶体管组成,能够高效执行卷积运算和矩阵乘法。该芯片采用了新型器件工艺和脉动阵列架构,可实现并行的2位...

到底什么是 ASIC 和 FPGA?

TPU,全称TensorProcessingUnit,张量处理单元。所谓“张量(tensor)”,是一个包含多个数字(多维数组)的数学实体。目前,几乎所有的机器学习系统,都使用张量作为基本数据结构。所以,张量处理单元,我们可以简单理解为“AI处理单元”。2015年,为了更好地完成自己的深度学习任务,提升AI算力,Google推出了一款专门用...

(2024.11.4)半导体一周要闻-莫大康

光子计算再度被认真考虑也是因为AI的兴起。AI的计算,不管是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork;CNN)或者是在大型语言模型中使用的变换器(transformer)模型,其最底层的计算都是矩阵乘法的平行运算。数据量大,但是算法相对单一,这是光子计算的良好应用场域。

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

如何进行算子融合、低精度加速、矩阵乘法的张量加速、多卡并行是推理引擎的技术关注重点。我们看到,目前训推一体框架也是国产企业正在尝试的方向,旨在用单一框架去实现对训练、推理的多维度加速。总结来看,算力硬件系统生态的重新构建需要在上述四个环节上进行大量的人力投入,实际效果优劣也与工程师的经验加成密切相关。更...

发展矩阵半张量积的奠基石:《矩阵半张量积讲义》5卷全部出齐

矩阵半张量积是经典矩阵理论的发展,它克服了经典矩阵理论对维数的限制,因此,被称为跨越维数的矩阵理论。《矩阵半张量积讲义》的目的是对矩阵半张量积理论与应用做一个基础而全面的介绍。计划出五卷。卷一:矩阵半张量的基本理论与算法;卷二:逻辑动态系统的分析与控制;卷三:有限博弈的矩阵半张量积方法;卷四:有限与泛...