深度| 谷歌首个张量处理单元TPU v1的定制架构带来更低能耗和更好...
让我们回到刚刚的2x2矩阵乘法示例。如果我们有一个由乘法单元组成的2x2阵列,并将其连接成一个简单的网格,然后按照正确的顺序将我们要乘的矩阵元素输入网格,那么矩阵乘法的结果就会自然而然地从阵列中显示出来。计算过程可以用下图表示。每个角上的方格代表一个乘法/累加单元(MAC),它可以执行乘法和加法运算。
掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
二维张量之间的矩阵乘法:-这是经典的矩阵乘法操作。当两个张量都是二维的(即矩阵),进行标准的矩阵乘法操作。-例如:假设是形状为的张量,是形状为的张量,那么结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(m,n)B(n,p)torch.matmul(A,B)(m,p)高维张量之间的矩阵乘法:-可以处理更高维的张量。
从零开始设计一个GPU:附详细流程|内存|信号|跟踪|gpu|寄存器|存储...
我的矩阵加法内核使用8个线程添加了两个1x8矩阵,并演示了SIMD模式的使用、一些基本的算术指令和加载/存储功能。我的矩阵乘法内核使用4个线程将两个2x2矩阵相乘,并额外演示了分支和循环。演示矩阵数学功能至关重要,因为图形和机器学习中的现代GPU用例的基础在很大程度上围绕着矩阵计算(授予更复杂...
比较CPU和GPU中的矩阵计算
在其他的一般情况下,GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用,因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。上面的操作就是我们常见的线性操作,公式是这个这就是PyTorch的线性函数torch.nn.Linear的操作。可以通过以下代码将2x2矩阵转换为2x3矩阵:importtorchin_row,in_f,out_f=2...
强化学习发现矩阵乘法算法,DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor
通过研究非常小的矩阵(大小为2x2),Strassen发现了一种巧妙的方法来组合矩阵的项以产生更快的算法。之后数十年,研究者都在研究更大的矩阵,甚至找到3x3矩阵相乘的高效方法,都还没有解决。DeepMind的最新研究探讨了现代AI技术如何推动新矩阵乘法算法的自动发现。基于人类直觉(humanintuition)的进步,对于更...
矩阵特征值分解与主成分分析
1.矩阵AA和转置矩阵ATAT相乘的结果ATAATA和AATAAT都是对称矩阵;2.ATAATA和AATAAT都能被对角化,且都可以获得一组标准正交的特征向量;3.ATAATA和AATAAT分别是nn阶和mm阶的方阵,一般情况下,他们的维度都是不等的(www.e993.com)2024年10月26日。但是,他们的秩却一定相同,满足:r(ATA)=r(AAT)=r(A)=r(...
DeepMind攻克50年数学难题!AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登...
AlphaTensor为一个50年来的悬而未决的数学问题找到了新答案:找到两个矩阵相乘的最快方法。先看看这研究都说的啥。提高基础计算算法的效率一直都是学界热点,因为它会影响大量计算的整体速度,从而对智能计算领域产生多米诺骨牌式的效应。上一张图,来看看AlphaTensor有多「能干」。
如何证明一个问题是VNP问题?计算机科学家找到了一种简单方法
SrikanthSrinivasan等人的新工作表明,矩阵乘法问题的深度5集合多线性公式确实以与指数级速度增长。这意味着一般的深度3公式也需要指数时间。随后他们证明类似的规律适用于所有深度(不止是3和5)。有了这种关系,他们就证明了对于同一个问题,任何深度的一般公式的大小都会随着问题的规模而以指数速度增长。
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
上图所展示的是取区域最大,即上图左边部分中左上角2x2的矩阵中6最大,右上角2x2的矩阵中8最大,左下角2x2的矩阵中3最大,右下角2x2的矩阵中4最大,所以得到上图右边部分的结果:6834。很简单不是?48.简述下什么是生成对抗网络。GAN之所以是对抗的,是因为GAN的内部是竞争关系,一方叫generator,它...
【资讯】超全汇总!机器学习常用术语词汇表
混淆矩阵包含计算各种效果指标(包括精确率和召回率)所需的充足信息。连续特征(continuousfeature)一种浮点特征,可能值的区间不受限制。与离散特征相对。收敛(convergence)通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。