打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”

TPU是为特定的深度学习任务定制的芯片,特别是针对神经网络中的核心计算需求,如矩阵乘法和卷积操作。其架构从一开始就为这些特定任务进行了高度优化,这意味着TPU在处理神经网络时不需要做过多的适应性调整,从而减少了不必要的计算开销。2.矩阵运算的硬件加速:TPU的核心优势在深度学习中,矩阵乘法是最核心的操作之...

以计算澎湃新质生产力繁荣,2024第二十届全国高性能计算学术年会...

25日的会议中,一系列精彩的主题分享突出了高性能计算在不同领域的关键作用,从生命科学到大数据处理,再从稀疏矩阵计算和智能汽车的设计优化,演讲专家深入探讨剖析了高性能计算如何塑造未来产业。在研究高性能计算时,不得不提及如何将这些算力更广泛地赋能在应用中。扎克伯格说:“有了Llama3,全世界就能拥有最智能的...

2024第二十届全国高性能计算学术年会精彩启幕

25日的会议中,一系列精彩的主题分享突出了高性能计算在不同领域的关键作用,从生命科学到大数据处理,再从稀疏矩阵计算和智能汽车的设计优化,演讲专家深入探讨剖析了高性能计算如何塑造未来产业。在研究高性能计算时,不得不提及如何将这些算力更广泛地赋能在应用中。扎克伯格说:“有了Llama3,全世界就能拥有最智能的...

最能跑AI推理的CPU!对话资深技术专家,内部架构硬核解读

对于推荐系统、大模型、稀疏矩阵等,用CPU效率更高。推荐系统的模型非常大,当GPU无法运行时,用CPU反而是主流,因为GPU不够时,就意味着需要跨GPU,或者说和CPU有频繁交互。跟主存有频繁交互时,使用CPU会更快。结语:AI推理,节省能耗才是刚需在总结CPU和GPU分别更适用什么场景时,英特尔资深技术专家打了个比方:“CPU...

阿里巴巴申请存储器分配方法专利,该方法能节省计算资源和存储器消耗

该方法包括:对第一稀疏矩阵中的多个第一行进行采样;基于多个第一行中的非零数据的索引,识别第二稀疏矩阵中的多个第二行;在多个第一行和多个第二行之间执行符号乘法运算,以获得多个第一行和多个第二行的假设乘积中的被采样的NNZ和被采样的FLOP;基于被采样的NNZ和被采样的FLOP,确定稀疏矩阵-矩阵乘法的输出矩阵的...

稀疏矩阵的概念介绍

我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵(简称CSR矩阵)(www.e993.com)2024年11月5日。对于这种压缩我们的要求是压缩后的矩阵可以应用矩阵运算并以有效的方式访问指标,所以CSR并不是唯一方法,还有有更多的选项来存储稀疏矩阵。例如:Dictionaryofkeys(DOK)、ListofLists(LIL)、Coordinatelist(COO)、Compressedrowstorage(...

英伟达、AMD断供高端GPU芯片,对国内有哪些影响?国产GPU怎么样了?

相比于英伟达前一代的VoltaGPU,A100的性能提升了20倍,非常适合于人工智能、数据分析、科学计算和云图形工作负载。该芯片由540亿个晶体管组成,打包了第三代Tensor核心,并具有针对稀疏矩阵运算的加速功能,对于AI推理和训练来说特别有用。此外,每个GPU可以划分为多个实例,执行不同的推理任务,采用Nvi...

DLSS技术到底有什么用?实测后对老黄的技术刮目相看

第三代TensorCore中,NVIDIA还引入了稀疏化加速,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。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的性能。所以最终的结果就是第三代TensorCore在处理稀疏网络的速率是Turing的两倍...

一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

稀疏矩阵稀疏矩阵是一个几乎由零值组成的矩阵。稀疏矩阵与大多数非零值的矩阵不同,非零值的矩阵被称为稠密矩阵。如果矩阵中的许多系数都为零,那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省,并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。

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

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的带宽要求减半。