掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

一维和二维张量的乘法:-当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。-例如:是形状为的张量,是形状为的张量,那么的结果是形状为的张量。-反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(n,)B(n,...

如何理解纳维尔-斯托克斯方程?《张朝阳的物理课》详解流体的动力学

应力张量是一个二阶张量,对于不可压缩流体,它可以表达为在如图的表面上的一个微元所受应力即是微元的法向量与应力张量的点积用上一节中介绍张量语言,不难理解这正是一个缩并的过程。如果应力张量中仅有描述压强的第一项,受力将与面元法向平行,而第二项的存在将导致切向方向的力。这一结论已经在前两节物...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

从表示学习建模方式的角度看,面向链接预测的知识表示学习技术可以被细分为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型(详细定义见第3节).从整体上看,前两者针对知识表示形式与链接预测任务进行了基于明确语义的数学建模,因此具有强解释性.神经网络模型是传统神经网络在知识图谱领域...

GPU,警钟敲响!|gpu|amd|大模型|神经网络|nvidia_网易订阅

这些计算范围从基本的算术和逻辑运算到复杂的矩阵操作和专门的图形或科学计算。这些都针对并行执行进行了优化,以最大限度地提高GPU的效率和性能。FMA(FusedMultiply-Add)是现代神经网络中最常见的运算,是全连接层和卷积层的构建块,这两者都可以看作是矢量点积的集合。此运算将乘法和加法合并为一个步骤,从而提...

张亮?张量!我们不一样!

但吃张亮麻辣烫这一遭遇到的东西都和张量有关系。张量这一概念是现代力学、物理学广泛使用的数学工具。上面提到的“30元”“65度”“扭曲变形”“那个方向”都是张量的具体表现形式。“30元”和“65度”对应于标量,是零阶张量;而“那个方向”对应于矢量,是一阶张量;“扭曲变形”对应于应变矩阵,是二阶张量,高...

小白看得懂的 Transformer (图解)(1)

计算自注意力的第二步是计算得分(www.e993.com)2024年12月20日。假设我们在为这个例子中的第一个词“Thinking”计算自注意力向量,我们需要拿输入句子中的每个单词对“Thinking”打分。这些分数决定了在编码单词“Thinking”的过程中有多重视句子的其它部分。这些分数是通过打分单词(所有输入句子的单词)的键向量与“Thinking”的查询向量相点积来计算...

英伟达首席科学家:深度学习硬件的过去、现在和未来

其次,GPU支持复杂指令。Pascal架构新增了点乘指令,然后Volta、Turing和Ampere架构新增了矩阵乘积指令,让开销得到分摊。在GPU中保留可编程引擎可以带来很多好处,它可以像加速器一样高效,因为每项指令完成的任务非常多,每项指令的开销分摊几乎可以忽略不计。最后,制程技术的进步。芯片制程从28纳米发展到如今的7纳米,为GPU...

以机械可解释性去掌控AI:Max Tegmark教授智源大会精彩演讲(附中文...

我们对单个标记应用梯度,只使用所有梯度的点积,并对它们进行归一化和相似矩阵处理,然后进行谱聚类。因此,我们能够自动识别大型语言模型正在学习的这些知识片段。我们展示了一些例子,其中许多只是事实性的知识。但是随着模型规模的增加,我们发现了更多的知识。这些例子展示了模型学到的各种量子。这项研究表明,当以相同的顺序...

Intel XeSS超采样技术揭秘:性能提升最高2倍

XeSS有两种实现途径,一是基于XeHPG架构新增的XMX矩阵引擎,或者叫矩阵数学单元,它们是专门用来处理矩阵、张量操作的,每个每时钟周期可处理1024位,可以是64个FP16操作,也可以是128个INT8操作。另一种则不依赖特定硬件,而是使用DP4a指令(4元素矢量点积),Intel、AMD、NVIDIA基本所有的GPU都支持它,包括集成显卡,因此在...

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

今年Narayanan等人将管道、张量和数据并行与新的管道调度策略相结合,提出了一种名为PTD-P的新方法。该方法不仅在设备上能够定位一组连续的层(“模型块”),该可以为每个wokers分配多个较小的连续层子集块(例如,设备1具有第1、2、9、10层;设备2具有第3、4、11、12层;每个具有两个模型块)...