《稀疏存内计算电脑与架构》-岳金山清华大学NICS-EFC实验室 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1695 0 41:19 App 《Efficient Deep Learning Computing with Sparsity》-韩松 926 0 14:41 App [DATE2023] Minimizing Communication Conflicts
稀疏矩阵一般的压缩存储方法是三元组和十字链表 稀疏矩阵:矩阵压缩之后在另一个数组中的下标表示# 要掌握三个方法:带入排除法、递推法、计算法 带入排除就是把特殊情况带入选项中验证是否满足,从而排除选项之后得到正确结果 递推法:将数据列举出来,然后发现规律,从而得到一般表达式,然后与选项比对 计算法:一定要熟悉...
昇腾920的Cube Unit采用3D立体计算架构,每个单元包含16x16的脉动阵列(Systolic Array),支持FP16/INT8混合精度计算。与昇腾910相比,新架构引入动态稀疏计算技术,通过硬件层对神经网络中的冗余连接进行剪枝,在保持模型精度的前提下,推理性能提升200%。此外,Cube Unit支持BF16浮点运算,特别优化了Transformer模型的训练效率,...
如果简化模型也无法满足需求，可以考虑采用稀疏网格计算方法。这种方法通过减少网格的密度，以降低计算的复杂度和内存需求。尽管稀疏网格计算可以显著降低内存使用，但可能会牺牲一定的计算精度。因此，这种方法适用于对精度要求不高的场合。在实际应用中，单元总数超过20万的装配体通常难以直接计算。这时，简化模...
可能性:稀疏性及带宽性。必要性:减少内存。带宽计算:NB=(相邻节点总码最大差值+1)×节点自由度数。 在处理有限元分析中的总体刚度矩阵时,其通常具有稀疏性和非零元素分布的带状特性(带宽性)。稀疏性使得大部分元素为零,而带宽性表明非零元素集中在主对角线附近。因此,引入竖带矩阵(带状存储)是可能的。必要性...
1. 统一块稀疏存储格式:把大模型里复杂的历史数据(KV缓存)用一种超灵活的“积木块”格式存起来,不管数据是密集还是稀疏,都能高效管理,减少内存浪费~ 2. 按需定制的注意力引擎:提供“即编即用”的编译工具,用户能自己定义注意力计算规则(比如不同的掩码、缩放策略),模型想怎么算就怎么算,再也不用为每种场景...
NSA的核心是通过稀疏化注意力机制,减少计算量和内存占用,从而提升长上下文处理的效率。它通过分层token建模,将键和值组织成时间块,并通过三条路径处理:压缩的粗粒度token、选择性保留的细粒度token以及用于局部上下文信息的滑动窗口。这种设计在保持全局感知的同时,提升了局部信息的精确性。
清华大学申请基于稀疏滑动窗口的低时延生成音频检测连续学习专利，显著减少 GPU 内存占用和计算时间 金融界 2024 年 7 月 11 日消息，天眼查知识产权信息显示，清华大学申请一项名为“基于稀疏滑动窗口的低时延生成音频检测连续学习方法、装置、设备及介质“，公开号 CN202410726655.0，申请日期为 2024 年 6 月。专利...
稀疏卷积(Sparse Convolution,SC)广泛应用于处理本质上稀疏的3D点云数据。与密集卷积不同,稀疏卷积通过仅允许输出到特定位置来保持输入点云的稀疏性。为了高效地计算稀疏卷积,先前的稀疏卷积引擎首先使用哈希表构建一个内核映射,该映射存储需要执行的通用矩阵乘法(General Matrix Multiplication,GEMM)操作(映射步骤),然后使...
workbench在计算模态分析时出现内存不足该怎样设置,是装配体,单元总数超过20万就不能计算了,但网格太稀疏 是硬件的限制问题,要么升级硬件,要么减小模型大小。需要注意的是,硬件升级也要结合系统来考虑,因为32位的系统最多只能用到3G左右的内存,就算你装8G内存,也只能