在C#中,Vector是一个用于表示二维向量的结构,提供了各种向量的数学操作。它通常在System.Numerics命名空间中使用,而不是System.Windows.Vector结构可用于执行向量运算,例如加法、减法、点积、长度计算等。这些操作有助于在图形编程、游戏开发和其他领域中执行高性能数学计算。
卷积是深度学习中的基础运算,那么卷积运算是如何加速到这么快的呢,掰开揉碎了给你看。
如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程,当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。
TPU V1定义了一套自己的指令集,虽然在介绍处理器时,往往会先谈指令集架构,但此处却把它放到了最后,这主要基于两个原因;其一在于个人的对处理器不太了解,这也是主要原因,其二在于公开资料中并没有TPU指令集的细节和TPU微架构的描述。从数据流和计算单元出发对TPU进行分析固然容易很多,但如果想理解TPU的设计思想,依旧需要回到其架构设计上进行分析。这一部分内容有些超出了我现有的能力,不当之处还请多多指正。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
NFU的整体结构如上所示,该部分分为三个部分,分别是NFU-1、NFU-2和NFU-3三个部分,分别是乘法器阵列,加法或最大值树和非线性函数部分。NFU-1由一些乘法器阵列构成,如下图所示。一个单元具有一个输入数据
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,这种方法虽然方便,但需要创建或移动许多临时张
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用CUDA为GPU编程实在太难了。 为了让没有CUDA编程经验的人写出和专家效率相当的GPU代码,现在OpenAI推出了一种新的语言和编译器——Triton。 它的难度比CUDA低,但是性能却可与之相媲美。 OpenAI声称: Triton只要25行代码,就能在FP16矩阵乘法shang上达到与cuBLAS相当的性能。 OpenAI的研究人员已经使用Triton,来生成比同等Torch效率高出1倍的内核。 Triton项目的负责人Philippe
当年,阿基米德爷爷说出“给我一个支点,我就能撬动地球”这句话时,估计没少遭受嘲讽。
SIGSEGV,也称为分段违规或分段错误,是基于 Unix 的操作系统(如 Linux)使用的信号。它表示程序尝试在其分配的内存之外进行写入或读取,由于编程错误、软件或硬件兼容性问题或恶意攻击(例如缓冲区溢出)。
16并不是一个很大的数字。那么,在64个时钟周期内,计算一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN),使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图(tile)的16个输出通道,将需要多少MAC(Multiply-Accumulate Unit,乘加器)呢?
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU,其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
Matrix是一个矩阵,主要功能是坐标映射,数值转换。 它看起来大概是下面这样:
模型量化是模型加速方向一个很重要的方法,主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处:
近年来,随着数据安全和隐私保护的要求越来越严格,数据孤岛的问题越来越严重,阻碍了AI模型训练的进一步发展,因此隐私计算相关的研究和实践逐渐成为了一个热门的方向。很多机构和学者投入到了隐私计算赛道中。在众多的隐私计算算法中,隐私保护逻辑回归算法是在实践中用的更多的,因为其简单性、鲁棒性、良好的可解释性等优势,它已经被广泛应用于广告点击率预测,信用违约模型和反欺诈等应用中。
spectral_norm.rs是一个示例程序,它展示了如何使用Portable SIMD库中的SIMD(Single Instruction Multiple Data)功能来实现频谱规范化算法。该示例程序是Rust源代码中的一个文件,位于rust/library/portable-simd/crates/core_simd/examples目录下。
来自社交媒体和物联网等多个渠道的可用数字数据(如图像、视频和语音)呈指数级增长,这驱动了对高性能数据分析的需求。与其它机器学习算法相比,深度神经网络(DNN)在过去十年里实现了巨大的准确率提升。它的应用领域很广,如图像分类、目标检测、自动驾驶和无人机导航等。其中卷积神经网络和循环神经网络这两种深度神经网络尤其受欢迎。CNN 在学习空间特征方面很强,而 RNN 则更适合涉及时间序列的问题。
---- 新智元报道 编辑:David Joey 【新智元导读】DeepMind碾压人类高手的AI围棋大师AlphaZero,下一个目标是数学算法!现已发现50年以来最快的矩阵乘法算法。 下围棋碾压人类的AlphaZero,开始搞数学算法了,先从矩阵乘法开始! 在昨天DeepMind团队发表在Nature上的论文中,介绍了 AlphaTensor,这是第一个用于为矩阵乘法等基本计算任务发现新颖、高效、正确算法的AI系统。 论文链接: https://www.nature.com/article
机器之心原创 作者:Yanchen Wang 参与:蒋思源、李亚洲 作者 Yanchen 毕业于普林斯顿大学机器学习方向,现就职于微软Redmond总部,从事大规模分布式机器学习和企业级AI研发工作。在该篇文章中,作者介绍了实时深度学习的推理加速和持续性训练。 引言 深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域内的任务,它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能,并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程。从理论上来说,深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似,它们都可
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
转载:https://juejin.cn/post/7068113084451127333
【GiantPandaCV导语】Neon是手机普遍支持的计算加速指令集,是AI落地的工程利器。Neon Intrinsics 的出现,缓解了汇编语言难学难写的难题,值得工程师们开发利用。
上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到:深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。
“分段错误可能难以追踪。由于通常没有明确的错误消息,因此可能需要反复试验才能找出问题所在。我试了好久(•́へ•́╬)!大致总结了一下,给大家参考,如果还有其他情况,欢迎大家补充。”
【新智元导读】新年伊始,新智元向你推荐香港浸会大学计算机学院褚晓文团队最新论文《基准评测当前最先进的深度学习软件工具》,评测了 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 这五个最受欢迎的DL框架在 FCN、CNN、RNN 上的表现。这是伯克利RISE实验室大牛、RISC之父 David Patterson 也在关注的深度学习库评测。论文作者强调这是一个开源项目,所有配置文件和实验数据均在 http: //www.comp.hkbu.edu.hk/∼chxw/dlbench.html
AI 科技评论按:本文转自微信公众号 医AI (med-ai), 来源:arXiv.org,论文作者:Shaohuai Shi, Qiang Wang, Pengfei Xu, Xiaowen Chu,译者:吴博, Elaine, Melody 在 2016 年推出深度学习工具评测的褚晓文团队,赶在猴年最后一天,在 arXiv.org 上发布了最新的评测版本。这份评测的初版,通过国内AI自媒体的传播,在国内业界影响很大。在学术界,其反响更是非同一般。褚晓文教授在1月5日的朋友圈说David Patterso
这次,我们来聊一个轻松一点的话题,那就是给你一个矩阵A和一个矩阵B,使用矩阵乘法获得目标矩阵C,相信大家都不难写出下面的代码:
这篇文章通过实验一步一步验证了如何从最基础的初始化方法发展到Kaiming初始化方法,以及这之间的动机。
在进行科学计算或深度学习等任务时,我们经常会使用一些优化库,如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而,有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息:Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据,如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
本文承接上篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748,来讲矩阵对矩阵的求导术。使用小写字母x表示标量,粗体小写字母 表示列向量,大写字母X表示矩阵。矩阵对矩阵的求导采用了向量化的思路,常应用于二阶方法求解优化问题。
演示代码 ARKit和CoreLocation:第一部分 ARKit和CoreLocation:第二部分 ARKit和CoreLocation:第三部分
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法(Matrix Multiply, MM)的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加,对计算资源的需求也日益增长,这促使了异构架构的兴起,这类架构结合了FPGA(现场可编程门阵列)和专用ASIC(专用集成电路)加速器,旨在应对高计算需求。
大型语言模型(LLM)的卓越能力近年来产生了重大影响(OpenAI, 2023; Ge等人,2023; Zhao等人,2023)。各种LLM已经被发布并在现实世界的生产环境中得到应用(Eloundou等人,2023)。因此,对于LLM的部署有着广泛的需求。
在进行各种小实验和思维训练时,你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时,合适的权重初始化是如此重要。
教科书告诉你,计算规则是,第一个矩阵第一行的每个数字(2和1),各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1),然后将乘积相加( 2 x 1 + 1 x 1),得到结果矩阵左上角的那个值3。
写深度学习网络代码,最大的挑战之一,尤其对新手来说,就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具,相信我的头发一定比现在更浓密茂盛!
虽然张量看起来是复杂的对象,但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
这里说了,就是装maple的锅,估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库,我还能遇到这种事情???
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
本文通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。通过各种简短的实验和思想练习,我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。在此过程中,我们将介绍研究人员多年来提出的各种方法,并最终深入研究最适合您且最有可能使用的当代网络架构的方法。
在此前的研究中,作者在 Matlab 社区发起讨论:如何能够使得 Matlab 在 AMD Ryzen/TR CPUs 使用快速代码路径,从而使得性能提升 250%?
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
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