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先了解下这个问题第一性原理

但是,为了让你钱从你昂贵矩阵乘法中得到回报,你需要减少花费在其他部分时间。 但为什么这里重点是最大化计算,而不是最大化内存带宽?...原因很简单 —— 你可以减少额外开销或者内存消耗,但如果不去改变真正运算,你几乎无法减少计算量。 与内存带宽相比,计算增长速度增加了最大化计算利用率难度。...事实上,归一化运算逐点(pointwise)运算使用 FLOPS 仅为矩阵乘法 1/250 1/700。那为什么非矩阵乘法运算会远比它们应该使用运行时间更多呢?...由于额外开销通常不会随着问题规模变化而变化(而计算内存会),所以最简单判断方法是简单地增加数据大小如果运行时间不是按比例增加,应该可以说遇到了开销限制。...总结 如果你想加速深度学习系统,最重要是了解模型中瓶颈是什么,因为瓶颈决定了适合加速该系统方法是什么

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先了解下这个问题第一性原理

但是,为了让你钱从你昂贵矩阵乘法中得到回报,你需要减少花费在其他部分时间。 但为什么这里重点是最大化计算,而不是最大化内存带宽?...原因很简单 —— 你可以减少额外开销或者内存消耗,但如果不去改变真正运算,你几乎无法减少计算量。 与内存带宽相比,计算增长速度增加了最大化计算利用率难度。...事实上,归一化运算逐点(pointwise)运算使用 FLOPS 仅为矩阵乘法 1/250 1/700。那为什么非矩阵乘法运算会远比它们应该使用运行时间更多呢?...由于额外开销通常不会随着问题规模变化而变化(而计算内存会),所以最简单判断方法是简单地增加数据大小如果运行时间不是按比例增加,应该可以说遇到了开销限制。...总结 如果你想加速深度学习系统,最重要是了解模型中瓶颈是什么,因为瓶颈决定了适合加速该系统方法是什么

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先了解下这个问题第一性原理

但是,为了让你钱从你昂贵矩阵乘法中得到回报,你需要减少花费在其他部分时间。 但为什么这里重点是最大化计算,而不是最大化内存带宽?...原因很简单 —— 你可以减少额外开销或者内存消耗,但如果不去改变真正运算,你几乎无法减少计算量。 与内存带宽相比,计算增长速度增加了最大化计算利用率难度。...事实上,归一化运算逐点(pointwise)运算使用 FLOPS 仅为矩阵乘法 1/250 1/700。那为什么非矩阵乘法运算会远比它们应该使用运行时间更多呢?...由于额外开销通常不会随着问题规模变化而变化(而计算内存会),所以最简单判断方法是简单地增加数据大小如果运行时间不是按比例增加,应该可以说遇到了开销限制。...总结 如果你想加速深度学习系统,最重要是了解模型中瓶颈是什么,因为瓶颈决定了适合加速该系统方法是什么

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炼丹终结者出现 | 单卡3.29s可训练精度94%Backbone,仅仅眨眼功夫,离大谱

如果能够提高在CIFAR-10上训练神经网络速率,那么可以加快研究进度并降低实验成本。...例如,如果将某个超参数微妙地改变,使得与基线相比,平均CIFAR-10准确率提高了0.02%,那么(假设运行之间典型0.14%标准差)平均需要 N=133 次训练来在 p=0.05 统计显著性水平下确认改进...这些偏置训练3个周期,之后我们禁用它们梯度以增加反向传递吞吐量,这在不降低准确性情况下提高了训练速度。...我们还通过在计算斑块白化初始化时减少加到特征值上常数,相对于tysam-code(2023)获得了轻微性能提升,目的是防止在斑块协方差矩阵奇异情况下出现数值问题。...我们发现,在所有情况下,除了交替翻转随机翻转都不比完全不翻转更好情况外,它都能提高训练速度

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效率新秀 | 详细解读:如何让EfficientNet更加高效、速度更快

最引人注目的创新是在空间操作中引入Group卷积Depthwise卷积。ResNet-50单独引入Group卷积可以提高理论效率。...通过使用NAS直接减少FLOPs进一步提高了这些理论上效率增益。...然而,如果计算体系结构不能使这些向量指令被填满,那么FLOPs就可能被浪费掉。此外,如果数据不能立即在计算引擎上获得,那么将需要循环来移动它。这种操作将高度依赖于内存带宽或者位宽。...作者目的是研究在EfficientNet模型中增加spatial卷积Group大小所涉及权衡问题。单单增加G就会增加参数FLOPs。...请注意,虽然这种补偿目的是保持总FLOPs参数量,但为简单起见,作者只在全局级别更改扩展比率。因此,并不需要保持与深度完全相同参数FLOPs分布。

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从「根」上找出模型瓶颈!康奈尔AI联合创始人发文,从第一原理出发剖析深度学习

比如你模型在训练集上loss远远低于测试时loss,说明模型已经「过拟合」了,如果这个时候再盲目增大模型参数量,那就纯粹是浪费时间了。...如果模型把大部分时间都花在了内存传输上,那么增加GPUFLOPS是没有用。又或者如果你把所有的时间都花在执行大块数学运算上,那么把你模型逻辑改写成C++来减少开销也没有用。...但计算量如果增长速度过快,也会加剧最大化计算利用率难度。就拿这个关于CPU FLOPS翻倍时间与内存带宽翻倍时间表格来说。 一种思考计算方式是把CPU当作一个工厂。...用户向工厂发送指令(开销)原材料(内存带宽),所有这些都是为了保持工厂高效运行(计算)。 如果工厂提高效率速度超过了为其提供原材料速度那么工厂就更难达到其峰值效率。...当然,执行小tensor并不是建立PyTorch目的,但是如果确实在科学计算中使用小tensor,你就会发现PyTorch与C++相比慢得惊人。

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最快ViT | FaceBook提出LeViT,0.077ms单图处理速度却拥有ResNet50精度(文末附论文与源码)

在Transformer中,注意力机制MLP块主要依靠这些操作。相比之下,卷积需要复杂数据访问模式,因此它们操作通常受io约束。这些考虑对于我们探索速度/精度权衡是很重要。...LeViT优化了计算体系结构,不一定是为了最小化参数数量。...如果key大小为 , V则有2D通道。key大小可以减少计算key product 所需时间。 对于没有残差连接下采样层,将V维数设置为4D,以防止信息丢失。...但是对于视觉架构,MLP通常在运行时间参数方面比注意Block更昂贵。 对于LeViT, MLP是1x1卷积,然后是通常BN。为了减少计算开销,将卷积展开因子从4降低到2。...一个设计目标是注意力MLP块消耗大约相同数量FLOPs。 2.3 LeViT家族 3 实验 3.1 速度对比 ResNet50精度,但是是起飞速度

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MorphNet:更快更小神经网络探索

例如,考虑MorphNet如何计算神经网络计算成本(例如FLOPs)。为了简单起见,让我们考虑一个表示为矩阵乘法神经网络层。...例如,如果我们扩大50%,那么一个以100个神经元开始并缩小到10个低效率层只会扩大到15个,而一个只缩小到80个神经元重要层可能会扩大到120个,并有更多资源来工作。...尤其是,MorphNet 方法进行更好稀疏化目的减少特定资源。这可以更好地控制由 MorphNet 生成网络结构,根据应用领域相关约束,MorphNet 可以有明显不同。...当以触发器(中间图,触发器减少 40%)或模型大小(右图,权重减少 43%)为目标时,MorphNet 生成结构有很大不同。...这使它能够针对特定实现参数。例如,可以通过结合特定于设备计算时间内存时间,将延迟作为一阶优化参数

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为什么要用3x3卷积?偶数卷积核其实表现更强 | NeurIPS 2019

除了特定领域应用外,还设计了各种CNN体系结构来提高性能,其中特征提取表示功能主要通过增加网络宽度深度来增强。 因此,内存开销计算复杂性极大阻碍了它们在嵌入式AI系统中部署。...理想情况下,如果这种非对称填充卷积以Tensorflow样式执行了n次,那么现在特征图相比于原图对应方式变成: ?...在较大卷积核尺寸较小特征图中逐渐减少速度更快。此外,偶数大小卷积核(C2,C4)中不对称填充显著加快了信息侵蚀速度,这Figure1中网络结果一致。...与C3相比,C2sp仅使用60%-70%参数以及线性相关FLOPs即可达到相似的精度。实验还发现,对称填充只会稍微提高C4sp准确性。...主要对比了错误率,参数量,FLOPs,通道扩展速率,内存,速度等指标。具体测试结果如Table1所示。 ?

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快到起飞 | PP-LCNet在CPU上让模型起飞,精度提升且比MobileNetV3+快3倍

1简介 随着模型特征提取能力提高以及模型参数FLOPs数量增加,在基于ARM架构移动设备或基于x86架构CPU设备上实现快速推理变得困难。...MobileNetV1用depthwise and pointwise convolutions代替了标准卷积,大大减少了模型参数FLOPs数量。...MobileNetV2作者提出了Inverted block,进一步减少了模型FLOPs,同时提高了模型性能。...但是这样混合降低了模型推理速度,所以作者尝试在单层中只使用一种大小卷积核,并确保在低延迟高精度情况下使用大卷积核。...但如果盲目增加SE模块数量,则会降低模型推理速度,因此如何在模型中适当添加SE模块是值得研究探索。通过实验发现SE模块会对网络末端产生较大影响。

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两个小模型就能吊打大模型!北大校友、谷歌华人一作「模型集合」,CNN、Transformer都适用!

如果初始模型精度不够高,那么换用一个更大模型可能是一个比较常见选择,但这实际上可能不是最佳解决方案。 相反,通过设计一个针对特定任务优化新模型,可能会获得更好性能。...集成级联概述,此示例显示了集成级联二模型组合。 与单一模型相比,如果收集到模型预测存在差异,集成可以提供更高准确性。...效率训练速度 集成可以提高准确性并不奇怪,但是在集成中使用多个模型可能会在运行时引入额外计算成本。 问题来了,一个模型集合是否能比具有相同计算成本单个模型更精确呢?...通过分析一系列模型,从EfficientNet-B0到EfficientNet-B7,当应用于ImageNet输入时,它们具有不同精度浮点运算水平(FLOPS)。...而所有测试图像平均FLOPS计算结果表明,级联在所有计算领域都优于单个模型(当FLOPS范围从0.15B到37B时),并且可以提高所有测试模型精度或减少FLOPS(有时两者都有)。

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Megatron-LM 分布式执行调研

另外流水并行部分提出了 interleaved 1F1B 调度策略,减少流水线气泡,在显存开销不变情况下,吞吐提高 10%. Megetron-LM 文章也介绍如何设置混合并行最佳实践。...不同于模型并行中参数 tensor 划分到不同设备,流水并行是把模型分 layer 划分不同设备,以达到切分模型目的。...所以流水并行大小满足模型显存需求就好,尽量提高数据并行大小提高吞吐。 总的来看,增加数据并行度,可以提高吞吐(减少流水线气泡)。...所以模型并行大小满足模型显存需求就好,尽量提高数据并行大小提高吞吐。...目的减少显存峰值,但是会增加后向计算时间。

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独家 | 使EfficientNet更有效率三种方法(附链接)

它们以其FLOP参数量中效率而闻名,因此已经成功地应用于许多最先进卷积神经网络(CNNs)。然而,在实践中,EfficientNet在加速方面遇到了若干挑战。...深度卷积(Depthwise convolutions)也有非常低计算效率,因为它们需要大量数据传输,相对于执行FLOPs数量,这意味着内存访问速度是一个重要因素。...然后,为了补偿FLOPs参数增加,并解决内存问题,我们将扩展因子降低到4。这将带来一个更高效内存计算紧凑EfficientNet版本,我们称之为G16-EfficientNet。...虽然这些改变主要是由于吞吐量提高,但我们也发现,在所有模型大小上,它们使我们能够实现比普通大小为1 (G1-EfficientNet)基线模型更高ImageNet验证精度。...虽然这个问题可以通过简单地减少组归一化中大小来避免,但是,这种组大小减少将改变表达性并降低性能。

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ShuffleNetV2:高效网络4条实用准则

极大减少参数,性能还有点提高(未知有无理论证明能完全替代普通卷积)。Alex认为组卷积实现类似正则作用。...间接指标(Flops)直接指标(速度)之间存在差异有两种: 1. 对速度影响较大因素,但没有影响到FLOPs。...于是作者认为高效网络架构设计应该考虑两个基本原则: 1 用直接指标(如速度)评估,而不是间接指标(如Flops)。 2 在同一环境平台上进行评估。...如果输入通道数为 ? , 卷积后输出通道数为 ? . 让 ? 分别表示feature map宽。假设cache足够大。 那么普通卷积Flops数为 ? 则 ?...为这两层各自输出值(activate), ? 为两层间卷积核参数量。 则得出: ? tips: ? 上面不等式指出,同FLOPs情况下,如果相邻两层它们通道数相等时,MAC将达到最小值。

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ECCV 2018 | 旷视科技提出新型轻量架构ShuffleNet V2:从理论复杂度到实用设计准则

但是,近期研究 [19] 发现张量分解在 GPU 上甚至更慢,尽管它减少了 75% FLOPs。...这些所需特性依赖于平台特征(例如内存控制代码优化),且超越了理论化 FLOPs它们都应该在实际网络设计中被考虑到。...表 8:多个网络架构在两个平台、四个计算复杂度级别上(验证集、单中心裁剪)分类误差速度对比。为方便起见,结果按照复杂度级别分组。GPU 大小是 8,ARM 大小是 1。...5 结论 本文提出,网络架构设计应该考虑直接指标,比如速度,而不是间接指标,比如 FLOPs。...但是,直接指标(如速度)还依赖于其他因素,如内存访问成本和平台特点。因此,本文提出在目标平台上评估直接指标,而不是只考虑 FLOPs

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CVPR2023最新Backbone |FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型

为了设计快速神经网络,许多工作都集中在减少浮点运算(FLOPs数量上。然而,作者观察到FLOPs这种减少不一定会带来延迟类似程度减少。这主要源于每秒低浮点运算(FLOPS)效率低下。...所有这些问题一起导致了以下问题:这些“快速”神经网络真的很快吗?为了回答这个问题,作者检查了延迟FLOPs之间关系,这由 其中FLOPS是每秒浮点运算缩写,作为有效计算速度度量。...虽然有许多减少FLOPs尝试,但都很少考虑同时优化FLOPs以实现真正低延迟。为了更好地理解这种情况,作者比较了Intel CPU上典型神经网络FLOPS。...它们FLOPs减少不能转化为延迟的确切减少量。在某些情况下,没有任何改善,甚至会导致更糟延迟。...如果是这样,PConv将退化为具有较少通道常规Conv,这偏离了减少冗余目标。 请注意,保持其余通道不变,而不是从特征图中删除它们

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MCTF 即插即用 | 多准则Token融合让DeiT将FLOPs减少了44%,性能却得到了提升

特别是,配备MCTFDeiT-TDeiT-S将FLOPs减少了大约44%,同时相对于基础模型分别提升了性能(+0.5%+0.3%)。...早期工作主要集中通过剪枝非信息性标记来减少标记数量。另一系列工作则尝试融合标记,而不是丢弃它们,以最小化信息丢失。然而,大多数标记融合方法仍然普遍观察到性能下降。...此外,如果太多标记融合成一个标记,那么信息丢失是不可避免为了解决这些问题,作者引入了多准则标记融合(MCTF),该方法通过基于多准则融合标记来优化视觉 Transformer 。...一步提前关注标记减少一致性。 为了展示一步提前关注标记减少一致性有效性,作者还在图6(b)中提供了带有不含每个组件MCTF结果。...值得注意是,采用MCTFDeiT-TDeiT-S模型在Top-1准确率上分别实现了高达+0.5%+0.3%提升,同时FLOPs减少了约44%。

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论文推荐:EfficientNetV2 - 通过NAS、ScalingFused-MBConv获得更小模型更快训练

较小图像尺寸会导致较少计算量并支持较大批量大小,从而将训练速度提高多达 2.2 倍,并且准确度还会有所提高。...在早期阶段 1-3 中应用时,Fused-MBConv 可以提高训练速度,而参数 FLOP 开销很小。...但是如果所有块都使用 Fused-MBConv(阶段 1-7),那么它会显着增加参数 FLOP,同时也会减慢训练速度。...2.5 倍,FLOP 减少了 3.6 倍 训练推理速度提高 6 倍 — 7 倍。...消融研究 1、相同训练表现 使用相同学习设置性能比较,EfficientNetV2 模型性能仍然大大优于 EfficientNets:EfficientNetV2-M 将参数减少了 17%,FLOPs

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FlashAttention2详解(性能比FlashAttention提升200%)

在每个A100 GPU上训练速度可达到225 TFLOPs/s。 本文主要贡献创新点为: 1. 减少了non-matmul FLOPs数量(消除了原先频繁rescale)。...虽然non-matmul FLOPs仅占总FLOPs一小部分,但它们执行时间较长,这是因为GPU有专用矩阵乘法计算单元,其吞吐量高达非矩阵乘法吞吐量16倍。...一个warp中threads必然在同一个block中,如果block所含thread数量不是warp大小整数倍,那么多出那个warp中会剩余一些inactivethread。...grid大小取决于计算任务规模thread block大小,通常根据计算任务特点GPU性能来进行调整。...为了减少non-matmul FLOPs,本文在FlashAttention基础上做了两点改进: 简单示例FlashAttention完整计算步骤(红色部分表示V1V2区别): FlashAttention

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FlashAttention算法详解

经过多年发展gpuFLOPS增长速度一直在以比内存吞吐量(TB/s)更快。内存瓶颈应该引起重视。FLOPS内存吞吐量需要紧密结合,由于硬件上差距,我们就需要软件层面上工作进行平衡。...我们看看这个图: 可以看到,masking,softmaxdropout是占用大量时间操作,而不是矩阵乘法(即使大部分FLOPS是在matmul中)。...那么大小为(1000/4*5)= 50。所以一次加载50个q, k, v, o个向量块,这样可以减少HBM/SRAM之间读/写次数。 对于B_r,我也不太确定他们为什么要用d执行最小运算?...M(保存逐行最大分数)初始化为-inf,因为我们将对其进行Max运算符,因此无论第一个块Max是什么-它肯定大于-inf 。 第3步: 步骤1中大小将Q, KV分成块。...2、通常“局外人”是那些以初学者眼光看待问题,能够看到问题根源并从基本原则出发解决问题 最后我们还是要进行个总结 FlashAttention能够让BERT-large训练中节省15%,将GPT训练速度提高

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