4.1 引言 4.2 Memory Compressed Transformer 4.3 Image Transformer 4.4 Set Transformer 4.5 Sparse Transformer 4.6 Axial Transformer 4.7 Longformer 4.8 Extended Transformer Construction (ETC)(2020) 4.9 BigBird(2020) 4.10 Routing Transformer 4.11 Reformer(2020) 4.12 Sinkhorn Transformers 4.13 Linformer 4.14 Lin...
07 Less Time and Memory Cost 如何减少计算和内存的消耗。 1. Sparse Attention Matrix Factorization (Sparse Transformers) 一般Transformer的计算和存储开销随序列长度呈二次增长,因此很难应用于很长的序列。 Sparse Transformer 引入分解的self-attention,通过稀疏矩阵分解,我们可以将训练上百层的dense的attention网络,...
1、Memory Compressed Transformer:“Generating wikipedia by summarizing long sequences” 如图 2、 Image Transformer:“Image Transformer” 如图 3、 Set Transformer:“Set transformer: A framework for attention-based permutation-invariant neural net...
GPU 显存分为全局内存(Global memory)、本地内存(Local memory)、共享内存(Shared memory,SRAM)、寄存器内存(Register memory)、常量内存(Constant memory)、纹理内存(Texture memory)等六大类。图2.8给出了NVIDIA GPU 内存的整体结构。其中全局内存、本地内存、共享内存和寄存器内存具有读写能力。全局内存和本地内存使...
Sparse Transformer使用了一种因式分解的注意力机制,其中针对不同类型的数据设计了不同的稀疏模式。对于具有周期性结构的数据(例如图像),它使用了band attention和strided attention的组合。而对于没有周期结构的数据(如文本),则采用block local attention与global attention相结合的组合,全局节点来自输入序列中的固定位置。
本发明提供了一种Swin-Transformer推理硬件加速器,整体硬件架构如图2所示,它包括外部存储、静态随机存取存储器SRAM(Static Random-Access Memory,SRAM)和寄存器(Reg)构成的三层存储层次结构、两个量化单元、一个外积矩阵乘法阵列以及三个非线性计算单元归一化指数函数Softmax单元、高斯误差线性单元GELU单元和层归一化LayerNor...
3.Log-Sparse Transformer 论文题目:Enhancing the locality and breaking the memory bottleneck of transformer on time series forecasting(2019) 下载地址:https://arxiv.org/pdf/1907.00235.pdf Transformer的Attention操作是点对点的,而时间序列上上下文信息非常重要。例如下图中,左侧虽然两个点时间序...
基于transformer-XL 方法进行改进,通过压缩memory 使得模型可以处理更长的序列。 Sparse Transformer: Concentrated Attention Through Explicit Selection vanilla Transformer对很多不相关的单词给予了很高的重视,而Sparse Transformer则集中在最相关的k个单词上。
SampleAttention: Near-Lossless Acceleration of Long Context LLM Inference with Adaptive Structured Sparse Attention Large language models (LLMs) now support extremely long context windows, but the quadratic complexity of vanilla attention results in significantly long Ti... Q Zhu,J Duan,C Chen,......
Log-Sparse Transformer 论文题目:Enhancing the locality and breaking the memory bottleneck of transformer on time series forecasting(2019) 下载地址:https://arxiv.org/pdf/1907.00235.pdf Transformer的Attention操作是点对点的,而时间序列上上下文信息非常重要。例如下图中,左侧虽然两个点时间序列值相同,但是由于周...