【导读】einsum 全称 Einstein summation convention(爱因斯坦求和约定),又称为爱因斯坦标记法,是爱因斯坦 1916 年提出的一种标记约定,本文主要介绍了einsum 的应用。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环,它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是,可能需要一段时间才能理解符号,有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
不仅如此,和其它pytorch中的函数一样,torch.einsum是支持求导和反向传播的,并且计算效率非常高。
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
在谷歌发布TPU一年后,这款机器学习定制芯片的神秘面纱终于被揭开了。 昨日,谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示,谷歌的专用机器学习芯片TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍(
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。
作者:Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑:泽南 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。torch.matmul 函数功能强大,虽然可以使用其重载的运算符 @,但是使用起来比较麻烦,并且在实际使用场景中,常用的矩阵乘积运算就那么几种。为了方便使用这些常用的矩阵乘积运算,PyTorch 提供了一些更为方便的函数。
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现,对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础,也是最实用的教程指导,为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存,那如果我们不了解矩阵运算
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥
近来,几种长上下文语言模型陆续问世,包括 GPT-4(上下文长度为 32k)、MosaicML 的 MPT(上下文长度为 65k)Anthropic 的 Claude(上下文长度为 100k)。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
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。
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。
从年初到现在,生成式 AI 发展迅猛。但很多时候,我们又不得不面临一个难题:如何加快生成式 AI 的训练、推理等,尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
---- 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
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:
注意力机制是非常优美而神奇的机制,在神经网络「信息过载」的今天,让 NN 学会只关注特定的部分,无疑会大幅度提升任务的效果与效率。借助注意力机制,神经机器翻译、预训练语言模型等任务获得了前所未有的提升。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】你的batch size是多少?最近有大佬做实验表示没必要非得2次方,训练速度影响微乎其微,但评论区却吵翻天了! 你有没有疑惑过,为啥batch size都是2的幂数? 有人觉得是「习惯」,也有人说这算是一种约定俗成的标准,因为从「计算」的角度来看,batch size为2的幂数有助于提高训练效率。 但计算机科学就是一门实践的学科,理论再完美也需要实验结果来验证。 最近一位AI研究者Sebastian动手试了一下所有的batch size,结果发
羿阁 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么,AI竟然能自己改进矩阵乘法,提升计算速度了?! 还是直接打破人类50年前创下的最快纪录的那种。 要知道,矩阵乘法可是计算机科学中最基础的数学算法之一,也是各种AI计算方法的基石,如今计算机处理图像语音、压缩数据等全都离不开它。 但自从德国数学家沃尔克·施特拉森(Volker Strassen)在1969年提出“施特拉森算法”后,矩阵乘法的计算速度一直进步甚微。 现在,这只新出炉的AI不仅改进了目前最优的4×4矩阵解法(50年前由施特拉森提出)
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容,在原书简要介绍矩阵乘法的基础上,能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。
矩阵乘法作为一种基本的数学运算,在计算机科学领域有着非常广泛的应用,矩阵乘法的快速算法对科学计算有着极为重要的意义。自 1969 年 Strassen 算法开始,人们意识到了快速算法的存在,开始了长达数十年的探索研究。
参考相关网站: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
最近,清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
作者 | 李梅、施方圆 编辑 | 陈彩娴 10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面。 然而,AlphaTenso
大数据文摘转载自AI科技评论 作者 | 李梅、施方圆 编辑 | 陈彩娴 10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面
“Linear Algebra review(optional)——Matrix multiplication properties”
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas David 【新智元导读】为加速矩阵乘法,DeepMind的AlphaTensor都有什么神操作?1小时超长视频,带你读懂这篇Nature封面。由浅入深,全网最细。 DeepMind前不久发在Nature上的论文Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning引发热议。 这篇论文在德国数学家Volken Strassen「用加法换乘法」思路和算法的
大数据文摘授权转载自智源社区 一直以来,DeepMind的Alpha系列工作,AlphaGo、AlphaStar等致力于棋类和游戏应用中战胜人类,而两个月前发布的AlphaTensor则把目标指向了科学计算领域,意在为矩阵乘法等基本计算任务自动设计更高效的经典算法,这一工作一经推出,效果显著,让人眼前一亮,甚至被知名AI主播Lex Fridman评价为值得「诺贝尔奖和菲尔兹奖」的工作。 AlphaTensor是如何做到的?其工作背后的灵感来源是什么?智源社区邀请到该工作第一作者Alhussein Fawzi
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 DeepMind 的 Alpha 系列 AI 智能体家族又多了一个成员——AlphaTensor,这次是用来发现算法。 数千年来,算法一直在帮助数学家们进行基本运算。早在很久之前,古埃及人就发明了一种不需要乘法表就能将两个数字相乘的算法。希腊数学家欧几里得描述了一种计算最大公约数的算法,这种算法至今仍在使用。在伊斯兰的黄金时代,波斯数学家 Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi 设计了一种求解线性方程和二次方程的新算法,这些算法都对后来的研究产生了深远的影
矩阵中每一个数都和这个常数相乘,这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲,矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
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
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解,只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已,这就是Gauss-Jordan法。
大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题,所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识,下文我尽量用通俗的语言描述该算法。
构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.
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。
(1)单步计算 F I C_hat O,包含八个矩阵向量乘法,和四个激活:HidSize²
矩阵乘法(matmul),是机器学习中非常重要的运算,特别是在神经网络中扮演着关键角色。
矩阵相信大家都知道,是线性代数中的知识,就是一系列数集。顾名思义,数字组成的矩形,例如:
问:如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core?
问题描述 给定n个矩阵:A1,A2,...,An,其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2...,n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 ---- 矩阵乘法
来源:ScienceAI 本文约3900字,建议阅读10+分钟 如果机器学习能够发现一种全新的算法理念,这将改变游戏规则。 数学家酷爱漂亮的谜题。当你尝试找到最有效的方法时,即使像乘法矩阵(二维数字表)这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方——具有挑战性,但也很诱人。除了魔方,每一步可能的步数为 18;对于矩阵乘法,即使在相对简单的情况下,每一步都可以呈现超过 10^12 个选项。 在过去的 50 年里,研究人员以多种方式解决了这个问题,所有这些都是基于人类直觉辅助的计
选自timdettmers.com 作者:Tim Dettmers 机器之心编译 编辑:泽南 FP8 训练带来的速度提升可能要一统 AI 领域,但这是我要考虑的问题吗? 深度学习对于算力的要求很高,对于个人来说,GPU 的选择很大程度上决定了你的工作、学习体验。显卡既贵又复杂,如果想购买新的 GPU,哪些功能最重要?内存、核心、Tensor Core 还是缓存?如何做出性价比高的选择?每出一代新 GPU 这些问题就要重新审视一番。 近日,华盛顿大学在读博士 Tim Dettmers 通过一篇长文在 RTX
这几天都在抽空学OpenGL、敲leetcode和看games,这里留点笔记给以后复习
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。
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