科学家新方法,大模型能耗或大降 95%
图丨比较用16位和8位张量乘法运算和L-Mul近似实现的注意力机制(来源:arXiv)在理论和数值模拟方面,L-Mul算法已显示出优异的性能。虽然目前由于缺乏对应的硬件指令,现有硬件暂不支持浮点数直接进行L-Mul运算。但是,只需在硬件层面增加一个新的简单指令就可实现L-Mul算法,从而获得显著的能效提升。
「乘法变加法」!MIT清华校友全新方法优化Transformer:Addition is...
其中,典型的选择是32位和16位浮点张量,即fp32和fp16。在现代计算硬件中,浮点数之间的乘法比加法运算消耗更多的能量,浮点数运算也显然比整数更加昂贵。用n代表数字位数,那么整数加法的计算复杂度仅有O(n);而对于指数部分有e位、尾数部分有m位的浮点数,乘法运算则需要O(e)复杂度的加法加上O(m^2)复杂度的...
英特尔的最强AI芯片要来了,声称性能完胜英伟达H100
在当天举办的IntelVision2024大会上,英特尔CEO帕特·基辛格(PatGelsinger)手持新款Gaudi3亮相。与上一代Gaudi2芯片相比,最新的Gaudi3芯片在BF16(一种16位的浮点数表示方法,为业界衡量AI计算的基础指标)计算能力上提升将近4倍,同时内存带宽也增加了近1.5倍。与竞争对手的正面对标也不落下风。英特尔声称Gaudi3已全...
英特尔挑战英伟达“一家独大”|戴尔|amd|台积电|黄仁勋|财务会计|...
据他介绍,与上一代Gaudi2芯片相比,最新的Gaudi3芯片在BF16(一种16位的浮点数表示方法,为业界衡量AI计算的基础指标)计算能力上提升将近4倍,同时内存带宽也增加了近1.5倍。Gaudi系列是英特尔在2022年5月面向人工智能应用场景专门推出的芯片品牌,用以对标英伟达的人工智能计算芯片。据介绍,英特尔Gaudi3采用了台积电5纳...
推倒万亿参数大模型内存墙!万字长文:从第一性原理看神经网络量化
主要的有趣格式——32位浮点数(float32或FP32)可以描述为(1,8,23):1个符号位、8个指数位和23个尾数位。-符号位为0表??正,1表示为负。-指数位被解释为??符号整数e,代表??例因??2^e-127,其价值介于2^-126和2^127。更多的指数位意味着更??的动态范围。
LoRA微调语言大模型的实用技巧
举例来说,如果r=8,那么在7B参数的Llama2模型中,我们只有4194304个可训练的LoRA参数,而总参数量为6738415616个(www.e993.com)2024年10月19日。如果只单纯看数字,4194304个可训练参数听起来还是很多,但通过计算会发现,我们只有4194304×2×16位=134.22兆位=16.78兆字节。(我们观察到0.03Gb=30Mb的差异,因为存储和复制优化器...
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
2、浮点数基本原理计算机是二进制的,这意味着它们只通过0和1交换信息。为了表示数字,科学家设计了一种称为浮点格式的特殊系统,它允许计算机理解大范围的数值。最常见的表示形式是单精度浮点格式,由32位组成(1位=0或1)。除此以外还存在各种格式,例如半精度(16位)或双精度(64位)。简而言之,使用的比特数越...
NLP 模型压缩方法综述
传统的32位浮点数表示法用8位表示指数,用23位来表示尾数。而传统的16位浮点数表示法(即NVIDIA硬件使用的格式)将32位表示法中的指数和尾数位差不多减少了一半。TPU则用了一种名为bfloat16的表示方法,它将部分比特位从尾数移至指数,以部分精度为代价换取了更大的数值表示能力。图源:httpscloud.goog...
c51单片机浮点数及其汇编程序设计
其中尾数占16位,阶码占6位,阶符占1位,数符占1位。阶码通常用补码来表示。在这种表示方法中,小数点的实际位置要由阶码来确定,而阶码又是可变的,因此称为浮点数。1234.75用这种格式的浮点数表示就是:000010111001101001011000用十六进制表示为...
适用于高精度单片机小数计算的方法介绍
其中尾数占16位,阶码占6位,阶符占1位,数符占1位。阶码通常用补码来表示。在这种表示方法中,小数点的实际位置要由阶码来确定,而阶码又是可变的,因此称为浮点数。1234.75用这种格式的浮点数表示就是:000010111001101001011000用十六进制表示为:1234.75=0B9A58H...