被哈佛扫地出门,他发明了让无数程序员痛不欲生的编程语言,获得了...

APL对矩阵运算和高维数组操作非常简洁和直观,假设我们有两个矩阵A和B我们要计算两个矩阵的乘积C=A×BA←22??1234B←22??5678C←A+.×B解释一下:(1)22??1234将一维数组1234重新排列为一个2x2的矩阵A。??是reshape的意思。

深度丨2024 Hot Chips,芯片厂商正面PK|gpu|amd|英特尔|处理器|cpu...

该加速器直接与处理器的复杂指令集计算机(CISC)指令集相连,以实现低延迟的AI操作。与依赖内存映射输入/输出的传统加速器不同,TelumII的AI加速器将矩阵乘法和其他AI基础操作作为本机指令执行,从而减少了开销并提升了吞吐量。TelumII中每个加速器的AI计算能力翻倍,达到每芯片24万亿次运算(TOPS)。此外,TelumII...

再谈“三万亿”英伟达的破绽丨深度科普

前面谈到一个SM内部有4个区域,每个区域都有独立的TensorCore,但是为了兼顾图形业务,TensorCore的一个维度只能是4.为了针对大模型大矩阵的乘法,英伟达在Hopper这一代临时贴了一个胶布通过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...

拆解AI|黄仁勋的英伟达帝国并非牢不可破

TPU的主要任务是矩阵处理,矩阵是乘法和累加运算的组合。神经网络运算需要进行大量矩阵运算,GPU只能按部就班将矩阵计算拆解成多个向量的计算,每完成一组都需访问内存,保存这一层的结果,直到完成所有向量计算,再将每层结果组合得到输出值。而在TPU中,成千上万个计算单元被直接连接起来形成矩阵乘法阵列,作为计算核心,...

编程语言新宠儿——Julia诞生记

Julia使用的JIT(Just-in-Time)实时编译器很有效地提高了它的运行效率,在某些地方甚至能比得上C和C++。下面通过标准测试程序来测试下它的效率,你可以自己比较下各语言的运行效率。注:运行环境是MacBookPro,2.53GHz,IntelCore2DuoCPU和8G1066MHz,DDR3内存。

望而生畏的C语言在逐渐凋零

C语言是最适合编写处理特定类型数据的特殊函数(www.e993.com)2024年11月27日。C语言特别缺乏对泛型编程的内置支持(允许单个函数处理多种类型的数据)。据我所知,C语言有四种基本的泛型编程方法,但没有一种是完美的:使用宏的静态(编译时)泛型。使用函数指针的动态(运行时)泛型。God-objects:使用一种数据类型,但要使其具有足够的通用性,以表...

硅谷芯片大神2万字专访:自称“特斯拉最懒的人”

JimKeller:还记得通用CPU上有向量引擎吗?事实证明,当你运行AI程序时,你想有一些通用计算。在图中,有时你想根据AI操作的结果运行C语言程序,因此将计算紧密耦合是很好的。通过将其保存在同一芯片上,延迟非常低,来回消耗的能量也很合理。所以,是的,我们正在为此制定一个有趣的路线图。这是一个很小的计算机架构研...

军工电子行业专题报告:探军工FPGA厂商成长之路

Vivado开发套件支持C语言到RTL的映射,以及支持亿门级电路设计。简单来说,一般业绩算法开发常采用C、C++和SystemC高级编程语言。在过往FPGA设计流程中,需要经过缓慢且容易出错的步骤来将采用上述语言编写的算法转换为适合于综合的Verilog或VHDL硬件描述,而Vivado开发套件系统版本中提供的Vivado高层次综合功能可轻松...

通过图灵测试!Google掌舵人说打电话AI是一次非凡突破

这个表格出自CharlesLeiserson和他MIT同事们的论文“There’sPlentyofRoomattheTop”。他们以矩阵乘法为例,在英特尔酷睿处理器上运行这种算法并优化它。用C语言重写、加上并行循环、加上内存优化都会带来速度的提升,最后他们用IntelAVXinstructions重写了程序,和Python相比提速了6万多倍。

革命性DX11架构!GTX480470权威评测

CUDA是一种软硬件架构,可以使用多种高级编程语言来针对GPU进行编程。这两种技术代表着一种新的应用GPU的方式。跟以前通过编程将专门的图形单元同图形API结合到一起不同,程序员可以利用CUDA的扩展来编写C语言程序,并面向一个通用的平行处理器。NVIDIA将这种新的GPU编程方式称为“GPU计算”,它意味着更广泛的应用程序...