GPU训Llama 3.1疯狂崩溃,竟有大厂用CPU服务器跑千亿参数大模型?
2024年8月1日 - 网易
对于千亿参数模型来说,大量的参数和数据输入,需要在强大计算单元中处理。对此,它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集,来实现大量的矩阵乘法和张量运算。其次,是解码阶段,即在问题全部输入之后,模型开始输出结果的阶段。在这个阶段,对大模型唯一要求便是,输出尽可能快。同时,挑战不再是算力挑战,转而为「数据搬运」...
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XLang??,AI 时代的编程语言 | 新程序员
2024年3月12日 - 网易
XLang??针对AI计算的需求,把张量(Tensor)作为最基础的数据类型。Python语言并不支持张量运算,必须依靠Pytorch或TensorFlow等扩展库实现。XLang??程序员则可以像操作整数、浮点数等一样,直接对张量编程。XLang??这样的设计不但考虑了易用性和减少对第三方软件包的依赖,同时也在可以在编译过程中对于不...
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希姆计算:基于 TVM的DSA AI 编译器构建
2023年3月27日 - 腾讯新闻
希姆计算刘飞:DSA的向量化和张量化本部分为希姆计算工程师刘飞现场分享。这个章节将展开介绍希姆向量化和张量化工作。从指令粒度考虑,指令粒度越粗,越接近TensorIR的多层loop表达,所以向量化张量化难度越小,相反,指令粒度越细,难度也就越大,我们的NPU指令,支持一维/二维/三维的tensor数据计算。希姆也...
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卷积神经网络(CNN)性能优化方法方法,经验
2022年3月7日 - 网易
例如可以拆成小张量边长为4或者8,从而方便编译器向量化计算操作。随着拆分出的张量越小,其局部性也越高,负面作用是消耗的额外内存也越多。这些额外内存是由于Padding引入的。当拆分为????h??w份时,拆分后Padding消耗的内存为:可以看到,随着拆分的粒度越小,额外消耗的内存越大。值得注意的是,当...
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