千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究：- 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。- 使用SIMD指令加速CPU版本，x86上的AVX2/ARM上的NEON（比如苹果芯片）。- 采用更现代的架构，如Llama2、Gema等。对于repo，Karpathy希望同时维护干净、简单的参考实现以及更优化...
llm.c项目以简洁的C语言实现了GPT-2模型的端到端训练,提供了从PyTorch等现代框架中解脱出来、直接操作底层计算资源的可能性。项目不仅注重代码的精简与高效,还致力于向CUDA移植以提升计算性能,并规划了对更多先进LLM架构的支持。随着教程与视频资料的完善,开发者将能够深入理解并轻松构建基于C语言的LLM训练环境 我猜这...
千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中,Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究: - 直接使用CUDA实现,速度会快得多,可能接近PyTorch。 - 使用SIMD指令加速CPU版本,x86上的AVX2/ARM上的NEON(比如苹果芯片)。 - 采用更现代的架构,如Llama2、Gema等。 对于repo,Karpathy希望同时维护干净、简单的参考实现以及更优化的...
课程展示了多个关键改进:将构建系统从 Makefile 迁移到CMake以获得更好的跨平台支持;使用thrust::device_vector替代原始的内存管理实现自动化和类型安全;采用cuda::std::mdspan简化多维数组操作;使用cuda::atomic_ref提供更清晰的线程作用域控制。通过Kernel Fusion和 CUB 的BlockReduce等优化手段,同时利用 NVBench 进...
RPA自动化办公软件,RPA定制,Python代编程,Python爬虫,APP爬虫,网络爬虫,数据分析,算法模型,机器学习,深度学习,神经网络,网站开发,图像检测,计算视觉,推荐系统,代码复现,知识图谱,可接Python定制化服务,所有业务均可定制化服务,如有定制需求,可点击【无限超人infinitman】:http://www.infinitman.com/contact 科技 计算机...
此代码调用函数cudaGetDeviceCount(),该函数在参数nDevices中返回连接在该系统上的支持cuda的设备的数量。然后在一个循环中,我们计算每个设备的理论峰值带宽。循环体使用cudaGetDeviceProperties()来填充比阿娘prop的字段,它是结构体cudaDeviceProp的一个实例。该程序只使用了cudaDeviceProp众多成员变量中的三个:name,memoryCloc...
在本系列的第一篇文章中,我们提到将线程分组到block中模仿了线程处理器在gpu上的分组方式。这组线程处理器成为流多处理器,在上表中用SM表示。cuda执行模型在多处理器上发布线程块,一旦发布,他们就不会迁移到其他SM上。 根据可用资源(片上寄存器和共享内存)和表最后一行中显示的限制,多线程块可以同时驻留在(一个...
纯CUDA也可训 在训练开始时,先一次性预分配一大块一维内存,用于存储训练过程中所需的所有数据。 这样做的好处是,在整个训练过程中,我们无需再次分配或释放内存。如此一来,不仅简化了内存管理,还确保了内存使用量保持不变,优化了数据处理效率。 接下来的核心任务是——手动编写代码,实现模型中每一层的数据前向传播...
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