为了让读者更好地理解ggml的实际操作方法,这里提供了一个简单的代码示例来展示如何使用ggml创建张量并执行基本的数学运算。假设我们需要初始化一个二维张量,并对其进行加法操作: #include "ggml.h"int main() { // 初始化ggml上下文 struct ggml_init_params params = { .mem_size = 16 * GGML_DEFAULT_ME...
其中,张量运算是指在多维数组中进行的计算,是机器学习和深度学习等领域必不可少的运算方式。 在C语言中,可以使用多种方式来进行张量运算,下面将分别介绍一些常用的方法。 1.使用数组 在C语言中,可以通过定义多维数组来表示张量,然后使用循环或指针等方式进行计算。比如,下面是一个三维数组的定义和遍历方式: ```c...
除了基本的张量运算,C语言还提供了一些高级的张量运算库,如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)和OpenBLAS。这些库提供了一些高效的张量运算函数,可以加速计算过程,并优化内存使用。 总结起来,C语言提供了丰富的工具和库函数来进行张量运算。通过使用数组和指针,我们可以定义和操作多维数组来表示张量。同时,使用循环语句...
如今，AI应用不仅依赖于GPU，TPU（张量处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）等异构硬件也开始在深度学习领域占据一席之地。在如此多样化的硬件环境下，数据库如何高效适配并协调不同硬件之间的计算任务，成为了又一个亟待解决的难题。AI大模型的训练不仅要求数据库提供极高的吞吐量和低延迟的响应，还要求数据库能够灵活...
2.3 神经网络的“齿轮”:张量运算 2.3.6 深度学习的几何解释 前面讲过,神经网络完全由一系列张量运算组成,而这些张量运算都只是输入数据的几何变换。因此,你可以将神经网络解释为高维空间中非常复杂的几何变换,这种变换可以通过许多简单的步骤来实现。 对于三维的情况,下面这个思维图像是很有用的。想象有两张彩纸:一...
训练大型语言模型 (LLM),例如 ChatGPT,涉及大量代码,复杂度很高。例如,典型的 LLM 训练可能会使用 PyTorch 深度学习库。PyTorch 本身就相当复杂,因为它实现了: 一个非常通用的张量抽象(一种排列和操作数组的方法,这些数组用于存储神经网络参数和激活);
需要注意的是，C语言本身对于处理多维张量和线性代数的支持相对有限。如果需要更复杂的张量运算和高性能...
近年来,随着人工智能、数据挖掘等新技术的发展,集成电路行业迎来了数据中心引领发展的阶段,对海量数据进行计算和处理将成为带动集成电路行业发展的新动能大规模张量运算、矩阵运算是人工智能在计算层面的突出需求,高并行度的深度学习算法在视觉、语音和自然语言处理等领域上的广泛应用使得计算能力需求呈现指数级增长。
编写tuckerDecomposition函数实现具体算法。具体函数实现依赖于特定的Tucker分解算法。编写函数体时，遵循算法步骤完成相应操作。值得注意的是，C语言处理多维张量与线性代数能力有限。若需复杂张量运算与高效计算，建议使用专门的数值计算库，如BLAS或科学计算库，以辅助算法实现。
现在,Georgi Gerganov 宣布创立一家新公司 ggml.ai,旨在支持 ggml 的开发。ggml 是 Georgi Gerganov 使用 C/C++ 构建了机器学习张量库,能够帮助开发者在消费级硬件上实现大模型,并提升模型性能。ggml 张量库具有以下特点: 用C 语言编写; 支持16bit 浮点数; ...