英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快

相较于Transformer架构本身,nGPT直接将LLM训练速度提升至高20倍,而且还保持了原有精度。也就意味着,原本需要一个月完成的训练,在未来可能只需1-2天的时间就能搞定。无疑为通向AGI终极目标,注入了一针强心剂!论文地址:httpsarxiv/pdf/2410.01131在nGPT中,所有的向量(嵌入、MLP、注意力矩阵、隐藏状态)...

昆仑万维与北大推出新一代MoE架构,专家吞吐速度最高提升2.1倍

为了在提升速度的同时增强性能,研究团队提出了一种通用的异构MoE框架,称为MoE++。具体来说,团队引入了三种零计算量专家:-Zero专家,输出空向量;-Copy专家,将输入直接作为输出;-Constant专家,用可训练的向量替代输入作为输出。如图1所示,与传统MoE方法不同,MoE++允许每个Token使用可变数量的FFN专家,接受恒定...

苹果开源一个可提升 Apache Spark 向量处理速度的插件

向量处理已经成为机器学习社区中最受欢迎的技术,因为它可以缩短分析大量数据的时间。Fivetran高级产品布道师CharlesWang在上个月的一篇分析文章中写道,“向量化查询可以操作批量数据并并行处理多个数据元素,改善了分析查询的性能、效率、可扩展性和内存占用。它与列式数据库架构有着千丝万缕的联系,因为它允许将整个...

福田汽车申请三向加速度相关专利,提高车辆中其他应用到三向加速度...

专利摘要显示,本公开涉及车辆领域,具体地,涉及一种三向加速度确定方法、装置、存储介质和车辆。该方法包括:获取车辆的当前车速、当前车重和当前三向加速度向量;根据当前车速和所述当前车重,确定多个参考三向加速度向量;根据多个参考三向加速度向量,确定补偿向量;根据补偿向量,对当前三向加速度向量进行修正。如此,基于...

...处理方法及装置等专利,能够降低特征的维度,提高数据处理速度与...

北京比特大陆取得一种特征处理方法及装置等专利,能够降低特征的维度,提高数据处理速度与精度,向量,维度,介质,专利,比特大陆,特征处理方法

...申请视频编码前处理专利,提高视频编码前处理的计算效率和速度

本申请使用光流网络模型预测的光流代替基于运动补偿的时域滤波算法中的传统分层运动估计获得的运动向量,通过光流网络进行运动预测,简化运动预测计算的复杂度,从而提高视频编码前处理的计算效率和速度(www.e993.com)2024年11月23日。本文源自:金融界

浩瀚深度申请非法VPN流量集构建专利,提高非法VPN流量集的构建速度...

向量集合A的方差,向量集合B的中心向量;当向量集合A的方差小于阈值X时,计算向量集合A中每个向量与所述中心向量的余弦值;判断余弦值是否小于阈值Y,将小于阈值Y对应的流量归为非法VPN流量集;通过捕获访问非法VPN域名的用户IP,通过筛选目标用户,将目标用户与正常用户比对,整个过程自主进行,提高非法VPN流量集的构建速度和...

CPU 反超 NPU:LLM 端侧部署新范式 T-MAC 开源,llama.cpp 生成速度...

T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。为增强设备上的智能性,在边缘设备部署大型语言模型(LLMs)成为了一个趋势,比如微软的Windows11AI+PC。

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了

向量数据库与传统数据库最大的区别在于不是精确匹配,而是依靠各种相似度度量方法来找到与给定查询最相近的向量,这就涉及大量的相似度计算,如点积、欧式距离、余弦相似度等。如此一来,除了运算速度之外,内存访问速度也很容易成为向量数据库运行中的瓶颈所在。

CPU反超NPU,llama.cpp生成速度翻5倍!LLM端侧部署新范式T-MAC开源

图2在不同端侧设备CPU(SurfaceLaptop7,NVIDIAAGXOrin,AppleM2-Ultra)的各核数下T-MAC和llama.cpp的token生成速度可达llama.cpp的4-5倍。达到相同的生成速率,T-MAC所需的核心数仅为原始llama.cpp的1/4至1/6矩阵乘不需乘,只需查表(LUT)...