软件实现 RWKV 最初使用 PyTorch 深度学习库和自定义 CUDA 内核（它用于 WKV 计算）来实现。尽管 RWKV 是一个通用循环网络，但其当前的实现主要集中在语言建模任务（RWKV-LM）。该模型架构包含了一个嵌入层，为此研究者遵循第 4.7 节中的设置，并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块，具体如上...
老哥尝试一下这个strategy 可以节省56%的vram:cuda fp16i8 -> cpu fp32 *3原理:基本上都是cuda int8层,最后三层转为cpu float32。可以试试 来自Android客户端20楼2023-07-26 19:04 收起回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示...
社区项目 github.com/harrisonvand 已支持直接纯 CUDA 运行RWKV,用户可以直接运行 exe,不需要 pytorch 也不需要装 CUDA(开发者编译需要装 CUDA,用户运行不需要装 CUDA)。 编译方法:进 examples 的项目目录,执行 build.bat 之类。先装 VS2022(VC++)。目前这个项目的 bug 很多,例如生成不了中文,大家欢迎提 issue...
软件实现 RWKV 最初使用 PyTorch 深度学习库和自定义 CUDA 内核(它用于 WKV 计算)来实现。尽管 RWKV 是一个通用循环网络,但其当前的实现主要集中在语言建模任务(RWKV-LM)。该模型架构包含了一个嵌入层,为此研究者遵循第 4.7 节中的设置,并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块,具体如上图 2 和...
1. load_wkv_cuda_kernel 这是一个用于加载RWKV模型的CUDA核函数(CUDA kernel)的函数,CUDA核函数是在GPU上执行的函数,用于高效地执行并行计算。 首先,从 torch.utils.cpp_extension 导入 load_kernel 函数,用于加载CUDA核函数。 设置全局变量 rwkv_cuda_kernel。
元始智能彭博:这个在技术上会越来越复杂,我们一直会写CUDA代码来解决。 我们跟国内所有主要AI芯片公司都有群,他们都在密切关注和试验RWKV的推理和训练,因为它代表下一代模型的发展方向。 预计25年下半年会有一种存内计算的新芯片,特别适合跑RWKV这种模型。到时候大家会看到,这对RWKV的推广会很有利。
训练和发布更大版本的Finch,如7B和14B参数,并通过MoE降低推理和训练成本,进一步扩展其性能。 对Finch的CUDA实现做进一步优化(包括算法改进),带来速度的提升和更大的并行化。 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2404.05892.pdf —完— 量子位 QbitAI · 头条号签约 关注我们,第一时间获知前沿科技动态...
而RWKV模型的优势是：支持100多种语言，有利于全球化部署；相比传统Transformer模型，运行能耗低得多，能够在包括树莓派等各种设备上高效运行。如下图所示，生成更多token所需的计算资源随token数增加而线性增加，cuda_rwkv-4-pile-3b的曲线在整个过程中相对低了一大截，表明在相同量token情况下，这个模型GPU消耗更为...
RWKV-6有data-dependent dynamic decay,这是传统RNN的东西。这个我在RWKV-2的时候就计划做,在我github上RWKV-2的介绍图就写了,但是写CUDA费事,就一直没做。后来听说Mamba做了,那么我就做呗,我用自己的方法。如果你看过我CUDA,我的方法有点意思。
在不久的将来，RWKV 还可以使用 optimum 库提出的加速技术。rwkv.cpp 或 rwkv-cpp-cuda 仓库涉及的其中一些技术在库中已标明。致谢 我们 Hugging Face 团队非常感谢 Bo 和 RWKV 社区抽出宝贵时间来回答关于架构的问题，以及非常感谢他们的帮助和支持。我们很期待在 HF 生态中看到更多 RWKV 模型的应用。我们还要...