算力即服务,首个基于RISC-V算力的行业大模型生态系统问世
希姆计算在创业时就瞄准了基于RISC-V研发AI领域专用架构处理器的切入点,突破了SIMD向量指令、GEMM通用矩阵计算以及深度学习模型中的算子计算加速等技术难关,自主研发并在全球范围内率先开源了AI计算矩阵扩展指令集,完成了基于RISC-V指令集的标量、向量、张量的一体化指令集架构,也形成了自身的核心竞争力。凭借对RISC-...
京东BRANDS品牌广告能力矩阵:品牌力构建的助力者
「PRE」品牌营销评估体系,既能从品牌长期增长的视角衡量和诊断品牌力现状,又能在营销全链路视角下,计算品牌广告营销的价值及效果,映射品牌在消费者心智中的排名情况。“从京东的视角向外看,有一个优先的前奏。外面的用户首先要接触广告,广告要落回到京东。对于所有回到京东的广告,京东有两个指标,一是CVR,即点击...
面向智算时代的光通信技术发展探讨
以生成式预训练(GPT)大模型ChatGPT为例,ChatGPT-6的计算量(Flops)相较于GPT-4提升了1444至1936倍,所使用的图形处理单元(GPU)数量,也从数万个GPU,提高至百万个GPU。因此,人工智能(AI)下的各类智算应用与业务,要求高速光通信网络具备大带宽、低时延与高可靠等特性以支持算力的发展。同时,也需要高速光通信在组...
陶哲轩IMO演讲全文:一次性解决一千个问题,AI让数学摆脱蛮力计算
很多时候,数学家在研究一个问题时,都会涉及到一些数字的自然序列。例如,也许有一个取决于n的空间序列,你可以计算出这些数字中的前五六个或前十个,然后将其放入OEIS中进行比较。如果你运气好的话,这个序列已经被别人放在那里了。它可能来自于一个完全不同的来源,比如是对其他数学问题的研究。这就给了...
清华开源混合精度推理系统MixQ,实现大模型近无损量化并提升推理吞吐
△图10优化混合精度的计算逻辑二是设计混合精度数据结构。MixQ将离群点“拼接”成了一个新的矩阵。这一方法相较于ATOM采用的重排列(reorder)具有更低的开销。△图11MixQ:order-reserved数据结构三是使用CUTLASS编写高性能的混合精度的算子,这一关键技术的实现依赖于NVIDIA提供的高性能矩阵乘法模板CUTLASS3...
10倍加速LLM计算效率:消失的矩阵乘
矩阵乘法(MatMul)是深度学习中的主要计算瓶颈,尤其在ChatGPT等Transformer模型中,矩阵乘法的运行时长约占其总运行时长的45-60%,解决这一挑战对发展更经济的大模型具有重要意义(www.e993.com)2024年10月26日。为此,加州大学的研究人员在论文《ScalableMatMul-freeLanguageModeling(可扩展的无矩阵乘法语言模型构建)》中试图通过消除矩阵乘法来构建...
提高大模型计算效率!彩云科技推出大模型 DCFormer,效率是...
这主要是因为compose操作对注意力矩阵进行了一系列的变换,虽然每个变换的计算量不大,但由于Attention矩阵本身很大,导致了较大的I/O需求。针对这个问题,我们在实践层面进行了一些优化。优化结果显示,无论是在训练还是推理中,相比于Transformer模型,这种额外开销是可以接受的。例如,在13B或6.9B模型上,尽管推理速度慢了5.5...
纳米硬件的计算框架v1
这里值得指出的是,超矢量上的VSA操作(第III-B)远远超出了传统的“向量空间”所规定的(向量加法运算、一个标量乘法运算和8个相关公理)。也就是说,我们包括一个乘法运算两个向量和一个互补的置换运算。对于使用阈值的VSA,向量加法甚至不是精确线性的。虽然VSA有时会利用向量上的线性运算,但我们提到的“向量空间”...
如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
TensorCore可以理解为硬件上的一个针对矩阵乘法专门优化过的硬件单元。以A800的TensorCore为例,在它的一个时钟周期内可以计算一个8*4*8的小矩阵,由前文我们提到的矩阵计算量可知,在一个GPU的时钟周期内,一个TensorCore进行了2*(8*4*8)次浮点数操作。A800的主频为1410MHz,同时一...
【专家视角】刘锋平,孙宁,呼红霞,丁贞玉|基于AHP-TOPSIS的在产...
为指标i与指标j的比值;n为指标个数,A为通过各级指标层判断因子之间的两两比较得到的判断矩阵。表2指标相对重要性比较标准Table2Comparisonstandardofrelativeimportanceofindicators注:2、4、6、8为上述判断的中值。利用方根法求每个指标的权重,并进行归一化处理,计算公式如下:...