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...
科学家发现运算速度更快的矩阵乘法算法
按照定义计算,两个n×n矩阵相乘需要O(n3)的时间,所以≤3。同时,又因为计算结果也是一个n×n矩阵,有n2个元素,所以矩阵乘法至少需要O(n2)的时间,即≥2。1969年,德国数学家沃尔克·施特拉森(VolkerStrassen)提出利用分治法改进矩阵乘法,通过构造7次乘法计算2×2的矩阵乘法的方...
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...
Nat. Electron.:单层MoS2存储器大规模集成矢量矩阵乘法处理器
使用矩阵配置允许更密集的拓扑结构,并直接对应于执行向量矩阵乘法。存储器是由用栅极优先方法制造的局部2nm/40nmCr/Pt栅极控制的。这使得能够通过原子层沉积来改善电介质的生长,并最大限度地减少2D沟道暴露的工艺步骤,从而提高良率。浮栅是一个5nm的Pt层,夹在30nm的HfO2和7nm的HfO2(隧穿氧化物)之间。接...
以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子
mm的可视化方法基于这一前提:矩阵乘法本质上是一种三维运算。换句话说:其实可以描绘成这种形式:当我们以这种方式将矩阵乘法包裹在一个立方体中时,参数形状、结果形状和共享维度之间的正确关系就全部就位了。现在矩阵乘法计算就有了几何意义:结果矩阵中的每个位置i,j都锚定了一个沿立方体内部的深度(depth)维...
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
给定位数和表示形式,可表示的数值区间称为动态范围(dynamicrange),而两个相邻值之间的距离称为精度(precision)(www.e993.com)2024年9月17日。这种表达形式的一个巧妙特性在于,我们可以计算出设备需要多少内存来存储某个给定值。由于内存中的每个字节含有8位,我们可以为大多数形式的浮点数创建一个基本公式——...
基础架构竞争激烈,LSTM原作者提出指数门控xLSTM,性能直逼...
为的矩阵记忆单元,和分别为值向量和键向量,通过它们的外积计算可以实现新键值对的存储。mLSTM的前向传播过程如上图所示,其中第二行和第三行展示了对记忆单元的读取过程,其中为查询向量,通过与矩阵的相乘得到输出。协方差更新规则最大化了二值向量的可分离性,使mLSTM获得了优秀的存储和检索能力。与sLSTM...
华为算力专题报告:昇腾鲲鹏构筑国内算力第二极
主要包含矩阵计算单元、向量计算单元、标量计算单元和累加器,分别负责完成张量、向量和标量运算:1)矩阵计算单元特意对矩阵计算进行了深度的优化并定制了相应的矩阵计算单元来支持高吞吐量的矩阵处理,可以用一条指令完成两个16*16矩阵的相乘运算,即16^3=4096个乘加运算(因而也称为达芬奇3DCube技术),并且...
矩阵乘法无需相乘,速度提升100倍:一个神经元顶5到8层神经网络
本周论文包括MIT计算机科学博士生DavisBlalock及其导师JohnGuttag教授发表的研究,即矩阵乘法无需相乘,运行速度是精确矩阵乘积的100倍,是当前近似方法的10倍;耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究,发现一个神经元顶5到8层神经网络。
每次矩阵相乘用不到一个光子,手写数字识别准度超90%,光学神经网络...
矩阵向量乘法是通过三个物理步骤计算的:扇出:输入向量的元素在空间上排列为2D块(图1b,左上方)。代表输入向量图片的2D块被复制了与矩阵W中的行数相等的次数,然后平铺在OLED显示上,如图1b所示(顶行)。逐项积:将编码单个标量元素x_j的每个OLED像素对齐并成像到SLM上的相应像素,其透射...