智能核心:内存计算解耦感官信号属性
主要的矩阵向量乘法运算需要恒定的时间,而与矩阵的大小(O(1))无关,因此将计算时间复杂度降低到仅迭代次数。此外,我们通过实验证明了可靠且有效地分解视觉感知表示的能力。介绍:感官知觉的基本问题之一是解除约束——分离包含多个属性的原始感官信号的原因。例如,光感受器感知的像素强度是不同物理属性组合的结果。
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
例如,超图建模已被利用来嵌入关键的社会概念,如同质性(即,群体对单个个体的影响)和从众性(即,群体压力,也就是个体倾向于将其信念与同伴保持一致的倾向,通常由共享观点的性质加强)来研究意见形成[81,115,116,130]和社会影响力扩散[6,142,157,195,196]的动态,当群体被明确考虑时。类似地,超图已被用...
北京大学申请实现矩阵-向量乘法的全存内计算电路专利,专利技术能...
专利摘要显示,本发明提供了一种实现矩阵??向量乘法的全存内计算电路,属于集成电路技术领域。本发明将矩阵和向量的元素同时存储在可变电阻阵列中,通过激活一行字线,施加数字信号,即可完成矩阵??向量乘法计算。相比于之前的存内计算方法,本发明完全消除了来自主存(DRAM)的数据输入,避免了访存的时间和能量消耗,以及DRAM...
世界首个!彭练矛院士团队碳纳米管又一重大突破!
这种架构对于神经网络中的卷积运算非常有效,其中数据和权重通过数组传播,执行部分求和并按顺序生成最终输出。图3显示了脉动阵列中PE的内部结构,包括乘法器、加法器和寄存器等组件。它还通过详细的SEM图像和测试信号演示了卷积运算期间的数据流。图3TTPU中卷积的PE和数据流。/图像边缘提取和手写数字识别/为...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!
每个PE执行MAC操作并将结果传递到网状拓扑中的相邻PE,从而实现高效的数据流并降低能耗。这种架构对于神经网络中的卷积运算非常有效,其中数据和权重通过数组传播,执行部分求和并按顺序生成最终输出。图3显示了脉动阵列中PE的内部结构,包括乘法器、加法器和寄存器等组件。它还通过详细的SEM图像和测试信号演示了卷积运算期间...
通过软件洞察和用例分析塑造的NPU IP架构
神经处理单元(NPU)的出现彻底改变了机器学习领域,使深度学习任务所需的复杂数学计算得以高效地执行(www.e993.com)2024年9月8日。通过优化矩阵乘法和卷积运算,NPU极大地增强了AI(人工智能)模型在各个领域的能力,从服务器群到电池驱动设备。TinyML(微型机器学习)的出现进一步推动了AI的发展,其重点是在资源有限的嵌入式设备上实现机器学习算法。TinyM...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
在光子神经网络中,矩阵乘法可以以光速进行,能有效解决人工神经网络中的密集矩阵乘法,从而减少能量和时间的消耗。此外,人工神经网络中的非线性也可以通过非线性光学元件来实现。一旦完成光神经网络的训练,整个结构就能以光速进行光信号计算,而无需额外的能量输入。
清华光电融合芯片算力是GPU的3000多倍?媒体搞出的大新闻 | 陈经
光的加法很简单,就是两束光通过波导管传输,在波导管相遇的地方,信号被方向耦合器加在一起。而光的乘法就是MZI的干涉效应实现的,当然器件比原始的马赫-曾德尔干涉仪要小得多了,有很多改进。单个经典的MZI:两个分光器BS,两个反射镜M,三个移相器如图,一个经典的MZI和原始的马赫-曾德尔干涉仪大致类似,两个...
深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析
在实际应用中,通常使用高级编程语言编写大部分代码,而对于性能要求较高的部分,可以使用汇编语言编写,从而实现优势互补。在深度学习中,卷积和矩阵乘等算子涉及大量计算,使用汇编语言编写这些算子可以显著提高模型训练和推理的性能,通常能够实现数十到数百倍的性能提升。
存内计算芯片:What?When?Where?|基元|算法|存储器|数据流|寄存器|...
矩阵-向量乘法和通用矩阵-矩阵乘法(称为GEMM)是卷积网络和transformers网络等ML工作负载的核心[3]、[4]。由于此类计算是数据密集型,它们会产生很高的能耗成本,尤其是在诸如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)等冯-诺依曼架构的计算处理器。而造成这种高能耗成本的原因是,在此类架构中,计算处理单元与存储单元...