所以系统会有大量的struct page,在linux的历史上出现过三种内存模型去管理它们。依次是平坦内存模型(flat memory model)、不连续内存模型 (discontiguous memory model)和稀疏内存模型(sparse memory model)。新的内存模型的一次次被提出,无非因为是老的内存模型已不适应计算机硬件的新技术(例如:NUMA技术、内存热插拔等)...
SPARSEMEM是Linux中最通用的内存模型,它是唯一支持若干高级功能的内存模型, 如物理内存的热插拔、非易失性内存设备的替代内存图和较大系统的内存图的延迟初始化。 SPARSEMEM模型将物理内存显示为多个部分的集合。每一个区段用 struct mem_section 结构体表示,它包含一个 section_mem_map 成员,从逻辑上讲,它是一个...
这篇论文《SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters》提出了一种极度轻量化的长时序预测模型 —— SparseTSF,其核心参数数量少于 1000 个,却能在多个数据集上达到甚至超越当前主流模型的性能。 核心贡献 提出Cross-Period Sparse Forecasting技术: 通过将时间序列下采样为多个子序列,...
我们进一步分析了不同大小模型在使用 SparseLLM 剪枝时的表现。实验表明，较大规模的模型在剪枝后的性能更为稳定，尤其是 LLaMA 13b 等大规模模型，即使在90%稀疏度下，困惑度的增幅也非常有限。这一结果表明，随着模型规模的增加，SparseLLM 能够更有效地在剪枝中找到最优的权重保留策略，降低剪枝对模型性能的负面影...
SparseGPT 与 SquareHead Knowledge Distillation 相结合,使 Neural Magic 能够实现 50% 修剪的模型,这意味着一半的参数已被智能消除。这种修剪可降低计算要求并提高效率。Sparse Llama 还利用先进的量化技术来确保模型能够在 GPU 上有效运行,同时保持准确性。主要优势包括仅通过稀疏性即可将延迟降低 1.8 倍,吞吐量提高...
在AAAI 2025会议上,一种名为SparseViT的稀疏化视觉Transformer模型被提出。该模型通过区分图像中的语义特征和非语义特征,能够自适应地识别对图像篡改定位至关重要的非语义特征。SparseViT的代码已经开源,为图像篡改检测领域提供了一种新的研究方向,即通过精准定位篡改区域,提高检测的准确性。
我们可以看到Sparse R-CNN在R50和R100中都优于RetinaNet 和Faster R-CNN,但它的性能与基于DETR的架构非常相似。 根据作者的说法,DETR 模型实际上是密集到稀疏模型,因为它利用一组稀疏的对象查询,与全局(密集)图像特征进行交互。与 DETR 相比这部分是论文的创新点。
深度学习中的sparse和dense模型指的是什么 deep and wide模型,1Wide&Deep模型介绍经典推荐深度模型Wide&Deep,对应的论文《Wide&DeepLearningforRecommenderSystems》,链接:arxivWide&Deep的模型架构如下图所示:可以看到Wide&Deep模型分成Wide和Dee
稀疏激活模型的性能随着模型大小和稀疏比率的增加而提高。 给定固定的稀疏比率S,稀疏激活模型的性能与模型大小N呈幂律扩展法则。 给定固定的参数N,稀疏激活模型的性能与稀疏比率S呈指数律扩展法则。 Q-Sparse不仅可以用于从头开始训练,还可以用于现成LLMs的继续训练和微调。在继续训练和微调设置中,研究人员使用与从头开...
SparseGPT 可以将 GPT 系列模型单次剪枝到 50% 的稀疏性，而无需任何重新训练。目前最大的公开可用的 GPT-175B 模型，只需要使用单个 GPU 在几个小时内就能实现这种剪枝。而且，SparseGPT 还很准确，能将精度损失降到最小。比如在目前最大的开源模型 OPT‑175B 和 BLOOM‑176B 上执行SparseGPT 时，可以...