打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”

神经网络,特别是深度学习模型,由于涉及大量矩阵运算,如卷积,天然适合并行处理。GPU的多核并行架构可以加速这些操作。但随着模型规模的增长和复杂性的增加,神经网络计算的非对称性和非并行性特征变得更加明显,这对GPU构成挑战。大型神经网络中的计算任务并非都是简单且可均匀并行化的。例如,处理稀疏矩阵、多分支模型(如...

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...

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...

稀疏矩阵的概念介绍

使用NumPy可以计算稀疏度。sparsity=1-np.count_nonzero(data)/data.sizeprint(sparsity)在我们使用的数据集运行代码后,会得到0.906作为稀疏度。这意味着,超过90%的数据点都用零填充。回到嘴上面的图,这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。我们为什么要关心稀疏矩阵?好吧,使用稀疏矩阵...

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...

MATLAB稀疏矩阵

MATLAB稀疏矩阵7稀疏矩阵稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵,即矩阵中包括较多的零元素(www.e993.com)2024年11月5日。对于稀疏矩阵的这种特性,在MATLAB中可以只保存矩阵中非零元素及非零元素在矩阵中的位置。在用稀疏矩阵进行计算时,通过消去零元素可以减少计算的时间。7.1稀疏矩阵的存储方式...

竞赛大纲 | 全国青少年信息学奥林匹克竞赛活动

??5矩阵概念??6特殊矩阵:稀疏矩阵,三角矩阵,对称矩阵??6矩阵的初等变换??6矩阵的加减乘和转置运算??7线性方程组的高斯消元法2.3NOI级2.3.1C++程序设计31.8STL模板:容器(containers)、迭代器(iterators)、空间配置器(allocators)、配接器(adapters)、算法(alg...

【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工...

2.GCN的训练是全图方式(Full-Batch),占用内存较多,尽管其作者提出将稀疏矩阵和稠密矩阵相乘的方式来加速运算,但其结构不允许采用小批量随机梯度下降方法(Mini-BatchSGD)训练,因此仍然无法推广到大规模图训练上。针对上述问题,研究者提出大规模图上的归纳学习框架(GraphSAmpleandaggreGatE,简称GraphSAGE),利用节点...

独家| 一文读懂推荐系统知识体系(附学习资料)

c)计算物品间相似度,得到物品i和j的相似度。C.将计算得到的相似度结果存储于数据库中。U-V矩阵在真实的推荐系统中,一方面U-V矩阵的行列数会随着用户和物品数量变得庞大,另一方面,因为用户实际上只能对有限数量的物品做出评价,所以U-V矩阵的内部会非常稀疏。系统在直接处理这些庞大稀疏矩阵时,耗费的...

革命性DX11架构!GTX480470权威评测

高版本的ShaderModel是一个包括了所有低版本特性的超集,对一些指令集加以扩充改进的同时,还加入了一些新的技术,现在我们就来看看DX11SM5.0都有哪些新特性:由于统一渲染架构的特性,ShaderModer5.0是完全针对流处理器而设定的,所有类型的着色器,如:像素、顶点、几何、计算、Hull和Domain(位于Tessellator前后)都将...