打败英伟达的,绝不会是另一个「英伟达」

GPU的多核并行架构可以加速这些操作。但随着模型规模的增长和复杂性的增加,神经网络计算的非对称性和非并行性特征变得更加明显,这对GPU构成挑战。大型神经网络中的计算任务并非都是简单且可均匀并行化的。例如,处理稀疏矩阵、多分支模型(如Transformer的多头注意力机制)以及依赖性强的层次结构时,GPU的并行架构效率会下...

AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?

其核心优势在于能够充分利用每个令牌的信息,并高效地适应现代硬件架构(特别是支持块稀疏矩阵乘的架构),从而达到显著的加速效果。Megablocks的创新之处在于,它摒弃了传统MoE使用批量矩阵乘法的做法(这种做法通常假设所有专家形状相同且处理相同数量的令牌),而是将MoE层表示为块稀疏操作,能够灵活适应不均衡的令牌分配,从而进...

科傻(COSA)平差软件操作方法

实例1:常规附和导线平差操作方法准备工具:平面观测文件:网名.in2、科傻软件:COSA-CODAPS-现代控制测量数据处理通用软件包操作步骤:1)点击菜单栏“平差”——选择平面网。2)选择平差文件*.IN2——打开——提示:平差完毕!3)点击工具——闭合差计算——平面网——选择平差文件*.IN2——打开——提示:...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

其中,Nr代表关系r连接的实体对数量,数量越多,关系越复杂,矩阵越稠密;关系链接的实体数量越少,关系越简单,矩阵越稀疏.此外,该模型沿用TransR对头尾实体采用不同的映射矩阵的处理方式,以解决头尾矩阵的不均衡性问题,具体映射操作如下:(10)(4)增加实体关系约束除上述优化方式外,还有部分...

深度学习与第一性原理计算

在局域基组表象下,DFT哈密顿量是一个稀疏矩阵,由一系列描述原子对ij相互作用的哈密顿量矩阵块Hij构成。距离较远的原子对贡献零矩阵块,只有相对近邻的原子对贡献非零的Hij。我们可以使用前面介绍的GNN框架来学习DFT哈密顿量矩阵块,利用神经网络输出层中的边特征eij可以自然地表示Hij。在GNN逐层更新的过程中,仅有邻近...

【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释|方差|算法|拟合|...

反卷积属于上采样过程,“反卷积”是将卷积核转换为稀疏矩阵后进行转置计算(www.e993.com)2024年11月6日。可变形卷积指标准卷积操作中采样位置增加了一个偏移量offset,如此卷积核在训练过程中能扩展到很大的范围。补充:1x1卷积即用1x1的卷积核进行卷积操作,其作用在于升维与降维。升维操作常用于chennel为1(即是通道数为1)的情况...

重庆自考本科计算机科学与技术专业计划(2024年版)

数据结构与算法(实践)是数据结构与算法课程的实践性环节部分,要求考生利用程序设计语言表示各数据结构并实现相应算法,利用所学数据结构和算法知识,编程解决稀疏矩阵存储与处理问题、动态链表问题、二叉树遍历问题、图的深度/广度优先搜索问题、路由选择问题等。

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生自动化学院考试大纲

(3)了解稀疏矩阵特点、稀疏矩阵的三元组表示和十字链表表示。(4)了解广义表。7.树和二叉树(1)熟悉树的定义、性质、逻辑表示、基本术语;(2)掌握树的先根遍历、后根遍历和层次遍历过程;(3)掌握树的双亲存储结构、孩子链存储结构和孩子兄弟链存储结构以及特点;...

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生软件学院考试大纲

(3)掌握稀疏矩阵的三元组存储表示及其应用。6.树和二叉树(1)理解树的定义及相关概念;(2)掌握二叉树的定义及性质;(3)掌握二叉树的顺序存储结构和链式存储结构;(4)掌握二叉树遍历的概念、算法和应用;(5)理解线索二叉树的概念和构造;(6)掌握哈夫曼树的概念、构造方法和哈夫曼编码;...

图灵奖得主长文报告:是什么开启了计算机架构的新黄金十年?(下)

DSA需要把编程语言中的高级操作对应到硬件架构上去,但是想要从Python、Java、C、Fortan这样的为通用型计算设计的语言中提取这样的结构和信息实在是太难了。领域专用语言(DSL)让这个过程变得可以实现,而且也让我们有机会高效地为DSA编程。比如,DSL中可以定义显式的向量、稠密矩阵、稀疏矩阵操作,这样DSL的编译...