Nat. Electron.:单层MoS2存储器大规模集成矢量矩阵乘法处理器
有鉴于此，近日，瑞士洛桑联邦理工学院AndrasKis教授团队报道了一种集成式32×32矢量矩阵乘法器，该乘法器采用单层MoS2作为沟道材料，具有1024个浮栅场效应晶体管。在本文的晶圆级制造工艺中，实现了高良率和低器件间变化，这是实际应用的先决条件。统计分析强调了用单个编程脉冲进行多电平和模拟存储的潜力，允许该加速...
被哈佛扫地出门,他发明了让无数程序员痛不欲生的编程语言,获得了...
(1)22??1234将一维数组1234重新排列为一个2x2的矩阵A。??是reshape的意思。(2)22??5678将一维数组5678重新排列为一个2x2的矩阵B。(3)+.×是APL的内置运算符,用于矩阵乘法。一旦你记住了这些符号,代码就变得非常简洁。APL的核心就是数组,它甚...
摩尔线程开源高性能线性代数模板库 MUTLASS,加速基于国产 GPU 的...
作为摩尔线程专为MUSA架构优化的高性能计算库,MUTLASS(MUSATemplatesforLinearAlgebraSubroutines)是基于开源模板库CUTLASS进行的MUSA适配和定制化开发、优化。针对矩阵乘法及相关变种,MUTLASS提供了一系列高性能的C++模板组件,并采用了与muDNN库类似的分层分解及数据搬运策略,以确保性能的充分发挥。
IBM新芯片,吊打GPU|芯片_新浪财经_新浪网
这使其导电性降低,从而改变矩阵乘法运算通过它时的值。在软件中训练AI模型后,所有突触权重都存储在这些PCM设备中,就像记忆存储在生物突触中一样。“突触不仅存储信息,还有助于计算,”IBM研究科学家GhaziSarwatSyed说道,他致力于设计PCM中使用的材料和设备架构。“对于某些计算,例如深度神经网络推理,...
深度|NVIDIA副总裁谈加速计算与AI:变革之力,潮起时,众船皆升
但许多在HPC社区中的算法受益于矩阵数学、矩阵乘法、并行计算,我们在2012年第一次接触到人工智能Alexnet,那时GPU中还没有Tensor核心,研究人员发现了CUDA,并在一个人工智能用例中应用了它,在那之后,我们开始设计和思考他们需要什么来加速人工智能,加速Tensor核心,向设计中添加Tensor核心,并于2017年发布,Jason展示了首款...
类脑计算开启大模型计算新范式?——挑战获得诺贝尔奖的ANN
1.SNNMatmul:一种基于脉冲的矩阵乘法操作(www.e993.com)2024年11月27日。2.SNNSoftmax:使用累积脉冲和归一化来近似Softmax函数。3.SNNSiLU:SNN版本的SiLU激活函数。Excitatory-InhibitoryIntegrate-and-Fire神经元模型设计了一种新的神经元模型,称为EI-IF(Excitatory-InhibitoryIntegrate-and-Fire)。这种神经元可以产生正负脉冲,更好地...
打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”
在深度学习中,矩阵乘法是最核心的操作之一。神经网络的训练和推理过程都涉及大量的矩阵运算,例如在前向传播和反向传播中都需要进行复杂的矩阵乘法和加法操作。TPU的最大优势之一就是它内置了专用的矩阵乘法加速器,通常称为MXU(MatrixMultiplyUnit)。这一硬件加速器专门用于高效执行矩阵乘法操作。与GPU不同,TPU的...
AI芯片的技术格局(GPU/TPU/FPGA)
02Nvidia发布GA100GPU,具有更多内核和更好的矩阵乘法单元,适用于深度学习。03然而,GoogleTPU在硬件设计方面具有灵活性,通过指令调度、优化和资源分配等工作转移到CPU和编译器中的runtime库。04除此之外,IntelFPGA提供可重新配置的ASIC设计,允许硬件设计人员在约20ms内重新编程。
边缘智能的新时代:端侧大模型的研究进展综述
同时，FPGA以其灵活性，通过稀疏矩阵乘法和量化技术，在Transformer层的推理任务中展现出高效能，为特定模型架构提供了定制优化的可能。软硬件协同设计的方法，如量化感知训练和模型压缩，进一步提升了LLMs的效率，使得它们能够跨越从高功率服务器到低功率边缘设备的广泛部署。这些技术通过参数共享和先进的内存管理，...
PyTorch官宣:告别CUDA,GPU推理迎来Triton加速新时代
通过Nsight的跟踪信息可以观察到,在Llama3-8B中,占端到端延迟80%的两个主要操作是矩阵乘法和注意力内核,而且它们依旧由CUDA内核操作。为了进一步提升性能,我们开始手写Triton内核来替换上述两个操作。手写Triton内核矩阵乘法对于线性层中的矩阵乘法,编写一个自定义的FP16TritonGEMM(GeneralMatrix-MatrixMul...