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一种计算大型负值矩阵sqrt的内存高效方法

是使用并行计算和分布式计算的技术。通过将矩阵分割成多个小块，然后在多个计算节点上并行计算每个小块的sqrt值，最后将结果合并得到整个矩阵的sqrt值。

这种方法的优势在于能够充分利用多个计算节点的计算能力，提高计算效率。同时，由于将矩阵分割成小块进行计算，可以减少内存占用，降低计算过程中的内存开销。

应用场景方面，这种方法适用于需要计算大型负值矩阵sqrt的场景，比如在科学计算、数据分析、图像处理等领域中。例如，在图像处理中，可以将图像表示为矩阵形式，然后使用该方法计算图像的sqrt值，以实现图像的增强或特征提取等操作。

腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）来部署并行计算节点，使用腾讯云的分布式计算服务（Tencent Distributed Compute Service，TDCS）来管理和调度计算任务。此外，腾讯云还提供了丰富的存储服务（如对象存储、文件存储）和网络通信服务（如私有网络、负载均衡），以支持大规模计算任务的数据存储和通信需求。

腾讯云弹性计算服务（ECS）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云分布式计算服务（TDCS）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tdcs 腾讯云对象存储（COS）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos 腾讯云文件存储（CFS）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cfs 腾讯云私有网络（VPC）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/vpc 腾讯云负载均衡（CLB）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/clb

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Im2Col+GEMM的改进方法MEC，一种更加高效的卷积计算策略

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1.基于Transformer模型应对长输入序列比较早期的是一方面从内存方面入手：Transformer-XL和内存压缩的Transformer，而另一种方法是各种稀疏注意力机制。...目前的这些稀疏注意力方法仍然有以下局限：需要高效的稀疏矩阵乘法运算，而这些运算并不是所有加速器都能提供。比如Longformer的实现采用TVM技术将计算自注意力的代码编译为CUDA核。...：标准注意力模块计算，其中通过执行带有矩阵 A 和值张量 V 的矩阵乘法来计算最终的预期结果；右：通过解耦低秩分解 A 中使用的矩阵 Q′和 K′以及按照虚线框中指示的顺序执行矩阵乘法，研究者获得了一个线性注意力矩阵...对于输入序列中没有注意前后 token 的单向（即因果）注意力而言，研究者稍微修改方法以使用前缀和计算（prefix-sum computation），它们只存储矩阵计算的运行总数，而不存储显式的下三角常规注意力矩阵...图片作为概念的验证，对长串联蛋白质序列进行模型训练，会使得常规 Transformer 模型的内存过载，但 Performer模型的内存不会过载，因为它的空间利用很高效。7.

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NumPy知识速记

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北京大学提出 PTQ4ViT | 双均匀量化+Hessian引导度量，推进Transformer模型落地

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AffineQuant: 大语言模型的仿射变换量化

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20110

在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化

梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及在整个过程中层是如何存储在GPU内存中的。...2、减少存储数量 一种简单的方法是只保留反向传播所需的基本层，并在它们的使用完成后从内存中释放它们。 从上图可以看出，同时存储在内存中的层的最大数量并不是最优的。...所以我们需要找到一种方法，在保持反向传播工作的同时，在内存中存储更少的元素。 3、减少计算时间 减少内存占用的一种方法是在神经网络开头的反向传播过程中重新计算每一层。...该算法不是从头开始计算层，如前面的示例所示，而是从最近的检查点开始计算。 平衡内存存储和计算时间的最佳策略是设置O(sqrt(n))个检查点，层数为n。...这种技术可以访问以前无法装入GPU内存的大型模型 5、可以微调这个量化模型吗? 不行，因为这种技术只适用于推理，不适合训练。

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BitNet b1.58: 革命性的1比特语言模型，性能媲美全精度Transformer

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ICML 2023 LoSparse：低秩近似和结构化剪枝的有机组合

动机&背景 Transformer 模型在各种自然语言任务中取得了显著的成果，但内存和计算资源的瓶颈阻碍了其实用化部署。低秩近似和结构化剪枝是缓解这一瓶颈的主流方法。...为了解决结构化剪枝和低秩近似的局限性和困难，本文提出了一种新的模型压缩技术 LoSparse（Low-Rank and Sparse approximation），该技术通过低秩矩阵和稀疏矩阵的和来近似权重矩阵...方法：LoSparse 本文提出了一种 Transformer 模型的压缩方法——LoSparse。具体来说，LoSparse 通过低秩矩阵和稀疏矩阵的和来近似权重矩阵（如图 1 所示）。...{equation}S^{(0)}=W^{(0)}-U^{(0)} V^{(0)} \end{equation} 原始的前向传递（ Y=X W ）可替换为更高效的形式： \begin{equation...LoSparse 表现出了远超其他方法的性能，与此同时，它还比其他方法更稳定，这是因为 LoSparse 方法中每个权重矩阵至少有一个低秩矩阵来保证连贯和表达神经元信息的不过分丢失。 表 1.

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每日论文速递 | Google提出PERL：将PEFT与RLHF结合起来

我们发现，PERL 的性能与传统的 RLHF 设置相当，同时训练速度更快，占用内存更少。这使得 RLHF 的高性能得以实现，同时减少了限制其作为大型语言模型对齐技术的采用的计算负担。...参数高效微调（PEFT）：PEFT方法减少了预训练大型模型的可训练参数数量，同时保持与全参数微调相当的性能。LoRA是PEFT的一个例子，它通过低秩矩阵分解来更新权重。...A：论文提出了一种名为“参数高效强化学习”（PERL）的方法来解决上述问题。...通过这些方法，PERL能够在保持RLHF高性能的同时，显著降低了计算成本，使得RLHF作为一种对齐技术在大型语言模型上的应用变得更加可行。 Q4: 论文做了哪些实验？...这些实验结果支持了PERL方法作为一种有效的RLHF技术，适用于大型语言模型的对齐。 Q5: 有什么可以进一步探索的点？

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百度校园招聘数据挖掘工程师面试题集锦（2013）

所以，cos=（1+1+2+1）/(sqrt(7+2^2)*sqrt(4))=0.75 cos=(2+1+2+1+1+1)/(sqrt(7+2^2)*sqrt(2^...KMeans可以使用MPI模型很方便的计算（庆幸的是YARN中似乎开始支持MPI模型了），所以hadoop上现在也可以方便的写高效算法了（但是要是MRv2哦）。...客户输入的关键词列表也可以表示为一个集合，记为B Jaccard系数的计算方法是： ?...此时，我在当前位置（x轴）的基础上减去一个负值，就相当于加上了一个正值，那么就朝导数为0的位置移动了一些。...就是又导数前面的系数α来决定的。 现在我们再来看梯度下降的式子，如果写成矩阵计算的形式（使用隐式循环来实现），那么就有： ?

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图像处理-下采样

图像处理之下采样 下采样 下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的目的有： 1、使得图像符合显示区域的大小； 2、生成对应图像的缩略图； 3、处理大型图像减少运算量。...，矩阵隔行隔列复制 其实道理也是一样的不过代码更短一些，在程序中间加了tic,toc来计时间， %%方法二矩阵隔行隔列赋值 %img_down = img(1:n:512,1:n:512); %toc;...方法二大概：时间已过 0.000293 秒。。。 第二种方法比第一种for循环快了将近10倍。可见在大型图片下采样时还是尽量避免for嵌套循环，转而用矩阵向量的计算方式，这样会省不少时间 。...% 一种高效的DCT域图像下采样方法 中国图像图形学报 2005年4月 %程序作者： celery.chen@yahoo.com.cn ，2010-10 clc; clear; I=imread('456...(2); Q = C16LH*C8'; Q = Q/sqrt(2); E = (P + Q)/2; F = (P - Q)/2; z_dst = zeros(width/2,

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Numpy基础知识回顾

NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算将有助于你更加高效地使用诸如pandas之类的工具。...NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。...4.2 通用函数：快速的元素级数组函数 sqrt 和 exp 通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。...在后面内容中将介绍广播，这是一种针对矢量化计算的强大手段。 作为简单的例子，假设我们想要在一组值（网格型）上计算函数sqrt(x^2+y^2)。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。

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