端侧模型带来的三个新思考:剪枝、蒸馏、量化

第二种情况就是剪枝得有点过了,一些权重值较高的参数被设置为0了,这就会让模型出现稀疏矩阵,从而大幅降低模型的性能。蒸馏知识蒸馏是一种机器学习技术,旨在将大型、复杂的模型(通常称为教师模型)的知识传递给小型、高效的模型(通常称为学生模型)。这一过程对于实现模型的部署和优化具有重要意义,尤其是在资源受限...

我的领导马斯克:痛恨开会,不要非技术中层,推崇裁员

第二个当然是稀疏性。事实上,大模型中的很多参数都是零,或者接近零。所以如果你能以某种方式利用这一点,比如说让稀疏矩阵乘法变得更有效率,那就太好了。这方面有一些有前景的研究。此外还有一些有趣的想法,比如奇异值分解(SVD),看看是否可以将其分解成更小的矩阵,然后重新组合。比如只计算前向传播,不做反向传...

AI Infra 往事之异构计算篇:吴韧与他的学生们

用FPGA芯片去加速搜索引擎,即把搜索引擎里面的机器算法芯片化。涉及的方面非常多,例如不同算法的硬件实现,当时CPU还在串行计算里面打转,单羿他们就用矩阵乘法做了很多优化,开始用并行计算发现算得更快。08年单羿开始做稀疏矩阵向量乘(SpMV),那时SpMV是一个很数学的东西,很少有机器学习领域的人会关注,更何况当时机...

AMD当前已成无可争议的数据中心GPU性能王者

矩阵核心(大家更熟悉的称呼可能是张量核心)支持2:4稀疏性,可将稀疏矩阵简化为密集矩阵,从而实现吞吐量实际加倍的效果。向量引擎不支持稀疏性。从上表可以看到,MI300X支持所有必需的数据格式,MI300A也同样支持这些格式。在内存方面,每个MI300X计算单元配备32KB的L1缓存,每个XCD中所有计算单元共享4MB的L2缓存,再...

3500TOPS够不够,透视AI芯片算力数字游戏

但3090价格远低于A100GPU,这是因为A100定位于全面通用型AI加速,A100需要考虑双精度运算,因为有限元的稀疏矩阵求解器,还有复杂表面流场的计算离不开双精度,而同样算力双精度耗费晶体管数量是单精度的4-8倍,换句话说同样算力,双精度运算消耗的成本是单精度的4-8倍。而RTX3090是图形领域的,主要是FP32数据格式,完全...

如何做到性能翻倍 NVIDIA Ampere架构解析

稀疏深度学习除了光线追踪的强化,Ampere架构的TensorCore也得到了极大地加强,在第三代TensorCore中,NVIDIA引入了稀疏化加速,可自动识别并消除不太重要的DNN(深度神经网络)权重,同时依然能保持不错的精度(www.e993.com)2024年11月5日。首先原始的密集矩阵会经过训练,删除掉稀疏矩阵,再经过训练稀疏矩阵,从而实现稀疏优化,进而提高TensorCore的性...

量子技术将改变国防的游戏规则

研究表明,量子计算机在求解线性方程组时也能达到超多项式加速,尤其是对于稀疏矩阵的HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)算法。但是,估计的加速取决于问题(矩阵)的大小,还有大量的资源需求,这对于某些问题来说是不切实际的。另一方面,例如,对于10000个参数的线性方程组,需要10000个步骤来求解,而HHL可以在13个步骤之后提供近似解...

“国之重器”背后的青年力,芒果TV微纪录片《这十年》对话“超算...

第一次用上国产芯片，利用国产超算平台推进应用软件的发展，这一使命促使我们克服一个又一个难关。”苦心人，天不负！通过与不同领域科学家的合作，付昊桓带着无锡超算研发团队以多维度并行及系统性优化的新方法，成功将有限差分、谱元、稀疏矩阵求解、N体问题、格子玻尔兹曼方法、k均值聚类等不同应用中的关键计算成功...

编程的终结:经典计算机领域正迎来剧变

“我们使用与GPT-2相同的模型和架构,包括其中描述的修改后的初始化、预归一化和可逆标记化,除了我们在TransformerLayer中使用交替的密集和局部稀疏注意力模式,类似于稀疏矩阵(SparseTransformer)。为了研究ML性能对模型大小的依赖关系,我们训练了8种不同大小的模型,从1.25亿个参数到1750亿个参数,范围超过三个数量级...

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(2)

图1:AmpereGPU中稀疏矩阵乘法功能支持的结构。当你将此稀疏权重矩阵与一些密集输入相乘时,Ampere中的稀疏矩阵张量核心功能会自动将稀疏矩阵压缩为大小一半的密集表示,如下图所示。压缩后密集压缩矩阵块被送入张量核心,该核心计算两倍于通常大小的矩阵乘法。这有效地产生了2倍加速,因为从共享内存进行矩阵乘法期间...