但是，为了让你的钱从你昂贵的矩阵乘法中得到回报，你需要减少花费在其他部分的时间。 但为什么这里的重点是最大化计算，而不是最大化内存的带宽？...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的运算，你几乎无法减少计算量。 与内存带宽相比，计算的增长速度增加了最大化计算利用率的难度。...事实上，归一化运算和逐点（pointwise）运算使用的 FLOPS 仅为矩阵乘法的 1/250 和 1/700。那为什么非矩阵乘法运算会远比它们应该使用的运行时间更多呢？...由于额外开销通常不会随着问题的规模变化而变化（而计算和内存会），所以最简单的判断方法是简单地增加数据的大小。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，最重要的是了解模型中的瓶颈是什么，因为瓶颈决定了适合加速该系统的方法是什么。
如果能够提高在CIFAR-10上训练神经网络的速率，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（假设运行之间典型的0.14%标准差）平均需要 N=133 次训练来在 p=0.05 的统计显著性水平下确认改进...这些偏置训练3个周期，之后我们禁用它们的梯度以增加反向传递的吞吐量，这在不降低准确性的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的常数，相对于tysam-code（2023）获得了轻微的性能提升，目的是防止在斑块协方差矩阵奇异的情况下出现数值问题。...我们发现，在所有情况下，除了交替翻转和随机翻转都不比完全不翻转更好的情况外，它都能提高训练速度。
最引人注目的创新是在空间操作中引入Group卷积和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的效率增益。...然而，如果计算的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的带宽或者位宽。...作者的目的是研究在EfficientNet模型中增加spatial卷积的Group大小所涉及的权衡问题。单单增加G就会增加参数量和FLOPs。...请注意，虽然这种补偿的目的是保持总FLOPs和参数量，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的参数和FLOPs分布。
比如你的模型在训练集上的loss远远低于测试时的loss，说明模型已经「过拟合」了，如果这个时候再盲目增大模型的参数量，那就纯粹是浪费时间了。...如果模型把大部分的时间都花在了内存传输上，那么增加GPU的FLOPS是没有用的。又或者如果你把所有的时间都花在执行大块的数学运算上，那么把你的模型逻辑改写成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的难度。就拿这个关于CPU FLOPS翻倍时间与内存带宽翻倍时间的表格来说。 一种思考计算的方式是把CPU当作一个工厂。...用户向工厂发送指令（开销）和原材料（内存带宽），所有这些都是为了保持工厂高效运行（计算）。 如果工厂提高效率的速度超过了为其提供原材料的速度，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的目的，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。
在Transformer中，注意力机制和MLP块主要依靠这些操作。相比之下，卷积需要复杂的数据访问模式，因此它们的操作通常受io约束。这些考虑对于我们探索速度/精度的权衡是很重要的。...LeViT优化了计算体系结构，不一定是为了最小化参数的数量。...如果key大小为 , V则有2D通道。key的大小可以减少计算key product 所需的时间。 对于没有残差连接的下采样层，将V的维数设置为4D，以防止信息丢失。...但是对于视觉架构，MLP通常在运行时间和参数方面比注意Block更昂贵。 对于LeViT, MLP是1x1卷积，然后是通常的BN。为了减少计算开销，将卷积的展开因子从4降低到2。...一个设计目标是注意力和MLP块消耗大约相同数量的FLOPs。 2.3 LeViT家族 3 实验 3.1 速度对比 ResNet50的精度，但是是起飞的速度。
例如，考虑MorphNet如何计算神经网络的计算成本(例如FLOPs)。为了简单起见，让我们考虑一个表示为矩阵乘法的神经网络层。...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个的低效率层只会扩大到15个，而一个只缩小到80个神经元的重要层可能会扩大到120个，并有更多的资源来工作。...尤其是，MorphNet 方法进行更好的稀疏化的目的是减少特定的资源。这可以更好地控制由 MorphNet 生成的网络结构，根据应用领域和相关约束，MorphNet 可以有明显的不同。...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 生成的结构有很大不同。...这使它能够针对特定实现的参数。例如，可以通过结合特定于设备的计算时间和内存时间，将延迟作为一阶优化参数。
除了特定领域的应用外，还设计了各种CNN体系结构来提高性能，其中特征提取和表示功能主要通过增加网络的宽度和深度来增强。 因此，内存开销和计算复杂性极大的阻碍了它们在嵌入式AI系统中的部署。...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，那么现在的特征图相比于原图对应方式变成： ?...在较大的卷积核和尺寸较小的特征图中逐渐减少且速度更快。此外，偶数大小的卷积核(C2,C4)中的不对称填充显著加快了信息侵蚀速度，这和Figure1中的网络结果一致。...与C3相比，C2sp仅使用60％-70％的参数以及线性相关的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的准确性。...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。具体的测试结果如Table1所示。 ?
1简介 随着模型特征提取能力的提高以及模型参数和FLOPs数量的增加，在基于ARM架构的移动设备或基于x86架构的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，大大减少了模型的参数和FLOPs数量。...MobileNetV2的作者提出了Inverted block，进一步减少了模型的FLOPs，同时提高了模型的性能。...但是这样的混合降低了模型的推理速度，所以作者尝试在单层中只使用一种大小的卷积核，并确保在低延迟和高精度的情况下使用大的卷积核。...但如果盲目增加SE模块的数量，则会降低模型的推理速度，因此如何在模型中适当添加SE模块是值得研究和探索的。通过实验发现SE模块会对网络的末端产生较大的影响。
另外流水并行部分提出了 interleaved 1F1B 调度策略，减少流水线气泡，在显存开销不变的情况下，吞吐提高 10%. Megetron-LM 的文章也介绍和如何设置混合并行的最佳实践。...不同于模型并行中的把参数 tensor 划分到不同的设备，流水并行是把模型分 layer 划分的不同的设备，以达到切分模型的目的。...所以流水并行的大小满足模型显存需求就好，尽量提高数据并行的大小以提高吞吐。 总的来看，增加数据并行度，可以提高吞吐（减少流水线气泡）。...所以模型并行的大小满足模型显存需求就好，尽量提高数据并行的大小以提高吞吐。...目的是减少显存峰值，但是会增加后向的计算时间。
如果初始模型的精度不够高，那么换用一个更大的模型可能是一个比较常见的选择，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的新模型，可能会获得更好的性能。...集成和级联概述，此示例显示了集成和级联的二模型组合。 与单一模型相比，如果收集到的模型预测存在差异，集成可以提供更高的准确性。...效率和训练速度 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的计算成本。 问题来了，一个模型集合是否能比具有相同计算成本的单个模型更精确呢？...通过分析一系列模型，从EfficientNet-B0到EfficientNet-B7，当应用于ImageNet输入时，它们具有不同的精度和浮点运算水平（FLOPS）。...而所有测试图像的平均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的范围从0.15B到37B时），并且可以提高所有测试模型的精度或减少FLOPS（有时两者都有）。
它们以其FLOP和参数量中的效率而闻名，因此已经成功地应用于许多最先进的卷积神经网络(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）也有非常低的计算效率，因为它们需要大量的数据传输，相对于执行的FLOPs的数量，这意味着内存访问速度是一个重要的因素。...然后，为了补偿FLOPs和参数的增加，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的内存和计算紧凑的EfficientNet版本，我们称之为G16-EfficientNet。...虽然这些改变主要是由于吞吐量的提高，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的组大小为1 (G1-EfficientNet)基线模型更高的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的组大小来避免，但是，这种组大小的减少将改变表达性并降低性能。
极大减少了参数，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的作用。...间接指标(Flops)和直接指标（速度）之间存在差异有两种： 1. 对速度影响较大的因素，但没有影响到FLOPs。...于是作者认为高效网络架构的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。...如果输入的通道数为 ? , 卷积后输出通道数为 ? . 让 ? 分别表示feature map的高和宽。假设cache足够大。 那么普通卷积的Flops数为 ? 则 ?...为这两层各自的输出值(activate)， ? 为两层间卷积核的参数量。 则得出： ? tips: ? 上面不等式指出，同FLOPs情况下，如果相邻两层它们的通道数相等时，MAC将达到最小值。
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% 的 FLOPs。...这些所需特性依赖于平台特征（例如内存控制和代码优化），且超越了理论化的 FLOPs。它们都应该在实际的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的（验证集、单中心裁剪）分类误差和速度对比。为方便起见，结果按照复杂度级别分组。GPU 的批大小是 8，ARM 的批大小是 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。
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）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。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”的神经网络真的很快吗？为了回答这个问题，作者检查了延迟和FLOPs之间的关系，这由 其中FLOPS是每秒浮点运算的缩写，作为有效计算速度的度量。...虽然有许多减少FLOPs的尝试，但都很少考虑同时优化FLOPs以实现真正的低延迟。为了更好地理解这种情况，作者比较了Intel CPU上典型神经网络的FLOPS。...它们的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，甚至会导致更糟的延迟。...如果是这样，PConv将退化为具有较少通道的常规Conv，这偏离了减少冗余的目标。 请注意，保持其余通道不变，而不是从特征图中删除它们。
特别是，配备MCTF的DeiT-T和DeiT-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%和+0.3%）。...早期的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的。 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 。...一步提前关注和标记减少一致性。 为了展示一步提前关注和标记减少一致性的有效性，作者还在图6(b)中提供了带有和不含每个组件的MCTF的结果。...值得注意的是，采用MCTF的DeiT-T和DeiT-S模型在Top-1准确率上分别实现了高达+0.5%和+0.3%的提升，同时FLOPs减少了约44%。
较小的图像尺寸会导致较少的计算量并支持较大的批量大小，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，而参数和 FLOP 的开销很小。...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和 FLOP，同时也会减慢训练速度。...2.5 倍，FLOP 减少了 3.6 倍 训练和推理速度提高 6 倍 — 7 倍。...消融研究 1、相同训练的表现 使用相同学习设置的性能比较，EfficientNetV2 模型的性能仍然大大优于 EfficientNets：EfficientNetV2-M 将参数减少了 17%，FLOPs
在每个A100 GPU上的训练速度可达到225 TFLOPs/s。 本文主要贡献和创新点为： 1. 减少了non-matmul FLOPs的数量（消除了原先频繁rescale）。...虽然non-matmul FLOPs仅占总FLOPs的一小部分，但它们的执行时间较长，这是因为GPU有专用的矩阵乘法计算单元，其吞吐量高达非矩阵乘法吞吐量的16倍。...一个warp中的threads必然在同一个block中，如果block所含thread数量不是warp大小的整数倍，那么多出的那个warp中会剩余一些inactive的thread。...grid的大小取决于计算任务的规模和thread block的大小，通常根据计算任务的特点和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： 简单示例的FlashAttention完整计算步骤（红色部分表示V1和V2区别）： FlashAttention
经过多年的发展gpu的FLOPS的增长速度一直在以比内存吞吐量(TB/s)更快。内存的瓶颈应该引起重视。FLOPS和内存吞吐量需要紧密结合，由于硬件上的差距，我们就需要软件层面上的工作进行平衡。...我们看看这个图: 可以看到，masking，softmax和dropout是占用大量时间的操作，而不是矩阵乘法(即使大部分FLOPS是在matmul中)。...那么块大小为(1000/4*5)= 50。所以一次加载50个q, k, v, o个向量的块，这样可以减少HBM/SRAM之间的读/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，因此无论第一个块的Max是什么-它肯定大于-inf 。 第3步： 步骤1中的块大小将Q, K和V分成块。...2、通常“局外人”是那些以初学者的眼光看待问题，能够看到问题的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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