计算机中用于存储的硬件设备主要有寄存器、缓存、主存和磁盘,处理器访问它们的速度依次减小。由于处理器对于不同数据的访问有不同的速度要求,计算机中构建了层次化的存储结构。对访问速度要求最高的数据往往放在寄存器中,访问速度要求稍低但对存储容量要求更高的数据放在主存中,对访问速度要求最低但对存储容量要求最高的...
双层双向LSTM预训练,也是prediction-based,输入层表示单词特征,第二层表示句法特征,第三层表示语义特征,这三个层的code可以一起作为下游任务的输入,具体的权重,在下游任务训练时获得 此模型可以获得某个单词的具体意思,同一个单词在2个句子中的意思是否相同,必须将两个句子全部输入模型,获得对应单词的code,再进行比较 ...
处理器所能访问的物理存储空间分配的方式主要有连续分配和离散分配两种方式。连续分配指运行在处理器上的进程将其使用的数据和指令保存在内存中的连续区域里面,这种方式不够灵活,可能会产生大量内存碎片,整合内存碎片的开销比较大。离散分配方式将进程使用的存储空间离散地分布在内存里,常用的分配方式有段式、页式和段页式。
TSO模型对顺序模型稍加改变,对存储器写后跟一个存储器读(不同地址),允许别的硬件线程先观察到读操作,再观察到写操作。为什么会有这样的规定?原因来自于某些处理器实现的时候为了性能的考虑,加了一个store buffer(这里我们用的store buffer都是FIFO性质的),先执行的存储器写的数据可能还存在当前的硬件线程里,后面的...
在UserDefault中存储模型迁移时,可以通过以下几个步骤进行处理: 1. 首先,需要确定要存储的模型数据的格式。可以将模型数据转化为字典或者其他可序列化的数据结构,以便在UserDefault...
这样做有两个问题：第一，电子芯片的空间有限，不能存储太多的数据；第二，电流的速度有限，不能传输和处理太快的数据。所以，要训练一个大型的语言模型，你需要用很多很多的电子芯片，然后把它们连接起来，形成一个超级计算机。这样做不仅很贵，而且很慢，还很费电。那么，有没有更好的办法呢？MIT的研究人员说：...
星环科技(688031.SH)：公司的大数据基础平台TDH能够在一个平台上存储和处理11种数据模型 格隆汇2月2日丨星环科技(688031.SH)在互动平台表示，公司一贯秉承“自主研发、领先一代”的技术发展策略，注重技术研发的前瞻性，在大数据和云计算领域较早实现流批一体、发布容器云技术并提供数据云服务以及多模型统一处理技术等...
处理器、存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素。 (1)处理器:是AI模型运算的核心,它可以通过并行计算等技术来加速模型训练和推理的速度。目前主流的处理器包括CPU、GPU、FPGA及ASIC,以GPU为主的并行计算为AI提供了主要生产力。 (2)存储:AI模型训练和推理所需的重要资源,它不仅用来存储数据,还包括...
这些模型运用 ZeBu 的板载存储器资源,并与仿真设计完全同步,从而消除所有时序或刷新周期的问题。此外,它们都具有可配置性;可在同一 ZeBu 硬件中实现不同的存储器系列(例如:SDRAM 或 DDR2)。无需插拔或增减卡/DIMM,即可完成模型切换。对于大于 4 GB 的存储器,还可以使用利用主机存储的内存事务处理器。
高通公司申请基于存储器内计算的机器学习加速器架构专利，利用机器学习模型处理模型输入数据 金融界2024年3月5日消息，据国家知识产权局公告，高通股份有限公司申请一项名为“基于存储器内计算的机器学习加速器架构“，公开号CN117651952A，申请日期为2022年6月。专利摘要显示，本公开的某些方面提供了用于利用机器学习任务...