1、硬件加速：现代GPU通常具有针对稀疏矩阵运算进行优化的硬件单元，如稀疏Tensor Core。这些硬件单元能够高效地执行稀疏矩阵乘法等关键操作，从而显著提高计算效率。NVIDIA的Ampere架构GPU，如A100，就引入了稀疏张量核，这些内核可以跳过对零值的计算，从而在执行稀疏矩阵运算时提高计算吞吐量。这种硬件级别的支持
本发明公开了一种混合精度稀疏矩阵加速计算脉动阵列架构及数据处理方法。其中脉动阵列结构包含网状连接的处理单元,处理单元包括依次相连的动态数据匹配和驱动模块、混合精度乘加模块和结果输出模块,分别用于数据的匹配、计算和输出。本发明公开了一种脉动阵列架构内,数据流优先传输的数据流动方法,能够有效避免数据因没有匹配...
如稀疏矩阵-向量乘法和稀疏矩阵-稠密矩阵乘法。深入了解稀疏矩阵的数据结构和算法，以提高计算效率。
1. 矩阵计算单元(Cube Unit)的进化 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...
更多“Tesla A100在Tensorcore加持下的峰值半精度浮点计算性能为(不考虑稀疏矩阵)()”相关的问题 第1题 TESLA(特斯拉)店铺位置在() A.二层南侧 B.三层北侧 C.四层中庭 D.五层南侧 点击查看答案 第2题 以下哪个是错误的() A.发票case 一旦关闭,在my tesla 里客户就再也看不见填报发票信息的界面了 B....
计算能力也分为传统单双精度计算、Tensor Core矩阵计算和稀疏矩阵计算。传统的单双精度计算主要是应对应用场景对精度的不同需求,例如FP64倾向于科学计算、天气模拟等精度要求高的,而FP32则倾向于图形渲染、游戏行业。 而Tensor Core的就是专做矩阵计算的模块,专门为深度学习设计。同理,稀疏矩阵计算就是为了处理举证计...
| 人工智能模型在经过剪枝优化后,其结构通常会变得更加稀疏或者简化,这有利于在特定硬件上实现更快的推理速度和更低的资源消耗。要将剪枝后的模型与指定硬件建立映射关系,通常需要以下步骤: 1. 模型稀疏矩阵处理: - 剪枝后模型可能会包含大量的零权重,这些零权重需要被识别并转化为稀疏表示,以便硬件能够高效利用非零...
1.异构资源调度框架基于清华KTransformers开源项目,通过动态显存卸载与稀疏注意力机制,将大模型参数拆分至寒武纪AI卡(处理稀疏矩阵)与RTX 4090(处理密集计算),实现单机多卡协同推理。支持DeepSeek-R1等超千亿参数模型本地化运行,显存占用压缩至24GB以内,推理速度达14 tokens/s。
二、算力革命:从电子到光子的硬件突围英伟达A100 GPU的单精度算力达到312 TFLOPS,但真正的算力怪兽是谷歌TPU Pod——通过脉动阵列架构实现93 PFLOPS的峰值性能。更激进的突破来自光子芯片:MIT研制的"光子张量核"利用光波干涉完成矩阵运算,能耗比传统芯片降低三个数量级。在散热极限逼近的当下,浸没式冷却技术正让超级计算...
值得深思的是,MLA技术揭示了大模型优化的新方向:在精度与效率的平衡中,潜在空间压缩可能比简单的稀疏化或量化更具技术纵深。当行业还在争论MoE架构的优劣时,DeepSeek已通过MLA+MoE的组合拳开辟了第三条道路。这或许预示着,未来的大模型优化将更多依赖跨组件的系统性创新。