SCNN[1]是第一个稀疏CNN加速器,为了避免零值带来的不必要的乘法运算,SCNN直接在非零激活和权值之间进行笛卡尔积运算。该设计在避免所有零值乘法的同时,人为地诱导出原卷积算法中不存在的非零值之间的乘法,如下图所示。基本方法为将权重和卷积的非零值都拿出来相乘,再选出需要的累加得到结果,这样会带来一些不必要计算。
这一点,GPU适合dense matrix-matrix,然而,在处理任何低于full matrix-matrix multiply都会引起memory bandwidth的大幅跳跃,例如AXPY,其实稀疏GEMM是AXPY的集合,对每个非零元素,都有一个操作,所以这种级别的内存带宽是非结构化稀疏加速的第一个关键推动因素。数据流执行是加速非结构化稀疏的另一个关键推动因素。计算由...
1 首先，点击菜单中的settings菜单 2 点击solution选项 3 勾选上sparse acceter选项 4 勾选上sparse acceter选项之后，点击确定
值得一提的是,此前的稀疏 Attention 工作很多无法实际使用的原因之一是稀疏预测部分的 Overhead 较大,而 SpargeAttn 团队还将稀疏预测部分的代码进行了极致优化,将 Overhead 压缩到了几乎在各种长度的序列下都可以忽略的地步: 下表展示了对于各模型的端到端的加...
局部性优化的图布局:最小化通信成本,使现代加速器和分布式系统上的稀疏矩阵操作具有可扩展性。 模型引导的实验评估:在最先进的数据流架构上对基本通信集体操作进行评估,强调了我们建模的影响。这些贡献共同推动了稀疏计算的最新技术发展,为高性能计算的未来进步奠定了基础...
如上图所示，如果我们在推理的过程中，我们对模型的不同层分别进行 KV 稀疏，即通过淘汰策略将打分较低的 KV 进行删除，同时保留打分较高与距离较近的 KV，从而节约内存并同时降低计算量与 IO 开销，最终实现推理加速。推理加速效果 大家最关注的莫过于 KV 稀疏在 vLLM 中的实际效果如何？我们先介绍一下性能...
1. **稀疏加速支持** 黑芝麻智能的芯片在设计上支持稀疏化加速,尤其是在其自研的DynamAI NN神经网络处理器中。该处理器能够针对神经网络中的不同层次结构及运算提供全面加速,并支持硬件稀疏化,从而在自动驾驶推理计算中实现更高的效率。 2. **剪枝算法优化** ...
NVIDIA HPCG 基准测试程序的性能通过其专门的数学库得到显著提升:适用于 GPU 的cuSPARSE和适用于 aarch64 架构(例如 NVIDIA Grace CPU)的NVPL Sparse。这些库对于加速对 PCG 方法等迭代算法至关重要的稀疏线性代数运算不可或缺。 cuSPARSE 已针对 NVIDIA GPU 架构进行优化,支持 SpMV、稀疏矩阵乘法(SpMM)和 SpSV ...
研究团队给出了稀疏YOLOv3目标检测模型在Deep Sparse引擎和PyTorch上的运行情况。这段视频以波士顿著名地标为特色，在Neural Magic的诞生地——MIT的校园取景。同样的条件下，在Deep Sparse引擎上比PyTorch上效率会更高。遇到的常见问题 如果用户的硬件不支持量化网络来推理加速，或者对完全恢复的要求非常高，官方建议使用...
某芯片厂商推出的可变粒度稀疏加速单元,通过可配置计算管线,在不同稀疏模式下均保持2倍以上加速比。这种硬件软件协同设计思路,为突破冯诺依曼瓶颈提供新方向。 实际工程部署时发现,库函数调用开销可能占据30%计算时间。通过将计算内核与内存管理深度整合,采用异步流水线执行机制,某数据库系统在关联规则挖掘中实现端到端...