这是入门学习所以先熟悉一下张量，张量是一种数学和计算机科学领域的概念，用于表示多维数据。在机器学习和深度学习中，张量是一个非常重要的概念，用于存储和处理多维数据，例如图像、文本、声音等。...张量不仅可以存储数据，还可以进行各种数学运算，如加法、乘法、卷积等。此外，这些框架为张量提供了在GPU等硬件上进行高效计算的功能，从而加速模型训练和推断过程。...:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达...及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍 结构化PLP-SLAM：单目、RGB-D和双目相机使用点线面的高效稀疏建图与定位方案 开源又优化的F-LOAM方案：基于优化的SC-F-LOAM...【论文速读】AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM 【点云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM SLAM和AR综述 常用的3D深度相机 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价
3.1 什么是CSR 稀疏矩阵指的是矩阵中的元素大部分是0的矩阵，实际上现实问题中大多数的大规模矩阵都是稀疏矩阵，因此就出现了很多专门针对稀疏矩阵的高效存储格式，Compressed Sparse Row...，这是3.2 版本加入的，目的是为了统一处理CSR格式，或者说是统一处理稀疏矩阵，可以有效存储和处理大多数元素为零的张量。...一个 SparseTensor 使用三个稠密张量来表示： indices 表示稀疏张量的非零元素坐标。 values 则对应每个非零元素的值。 shape 表示本稀疏张量转换为稠密形式后的形状。...4.2.1.2 CudaHostAllocator 调用CUDA方法在主机上分配内存 class CudaHostAllocator { public: void *allocate(size_t...CudaManagedAllocator cudaMallocManaged 分配旨在供主机或设备代码使用的内存，算是一种统一分配内存的方法。
例如， torch.cuda.sparse.DoubleTensor 是 Tensor 类的 double 数据类型，用在 CUDA 设备上，并具有 COO 稀疏张量布局。...新版本中，torch.strided（密集张量）和torch.sparse_coo（带有 COO 格式的稀疏张量）均受支持。 张量的数据布局模式可以通过访问 layout 属性获取。...创建张量 新版本中，创建 Tensor 的方法还可以使用 dtype，device，layout 和 requires_grad 选项在返回的 Tensor 中指定所需的属性。...▌编写一些不依赖设备的代码 先前版本的 PyTorch 很难编写一些设备不可知或不依赖设备的代码（例如，可以在没有修改的情况下，在CUDA环境下和仅CPU环境的计算机上运行）。...Tensors 和 Modules 的 to 方法可用于将对象轻松移动到不同的设备（而不必根据上下文信息调用 cpu() 或 cuda()） 我们推荐用以下的模式： # at beginning of
想想如果没有 Dispatcher，对于一个简单的 torch.add，我们就需要针对 CPU、GPU、TPU、FPGA 等不同设备，普通张量、稀疏张量（主要用于解决 3D 视觉、图神经网络等领域数据的稀疏性...，此时接口就不再是 manager 了，它只需要从表中取出对应的函数并执行，而向表中注册的事情，交由编写具体的新方法的人来负责，最终接口代码会是这样： add(z1, z2): if (z1.tag...- device：表明 Tensor 的物理内存实际存储，CPU 或 GPU 或 TPU 或其他 - layout：决定如何在逻辑上解释这块 Tensor 的数据所在的这块连续的物理内存，普通张量或稀疏张量或其他...每个 operator 和 OperatorHandle 是一一对应的，在每个 OperatorHandle 中都包含一张 "KF" 表，这张表相当于 3.3 节表中的一行，存储着分派键和对应的算子。...), &my_kernel_cuda>(CUDA())); 但是该方法也有一个问题，就是如果要增加新硬件平台对应的算子，那么需要首先在 PyTorch 源码中增加对新硬件的支持，之后才能借助torch:
风格的创建函数 在以前版本的PyTorch中，我们用来指定数据类型（例如float或 double），设备类型（cpu或cuda）和布局（dense或sparse）作为“tensor type”。...例如，torch.cuda.sparse.DoubleTensor是Tensor类型代表了：double数据类型，使用CUDA设备，COO稀疏张量布局。...TORCH.DEVICE torch.device包含设备类型的设备类型（cpu或cuda）和可选设备序号（id）。...当前torch.strided（默认为稠密张量）和torch.sparse_coo（COO格式的稀疏张量）均受支持。 张量的布局可以通过layout属性进行访问。...PyTorch 0.4.0通过一下两种方式实现： 通过device 属性获取所有 Tensor的torch.device（get_device仅适用于CUDA张量） Tensor和Modules的to方法可以方便的将对象移动到不同的设备
华南理工大学等 来自华南理工大学等机构的研究者提出了一个新颖的稀疏姿态可控卷积（SS-Conv），SS-Conv 不仅利用稀疏张量对姿态可控卷积进行极大地加速，还在特征学习中严格地保持 SE(3) 等变性...为了上述目的，输入和输出特征被分别表示为稀疏张量 ，其中， 为哈希表，记录着激活位置的坐标，而 为特征矩阵。对于一个稀疏张量，其哈希表和特征矩阵行对行地相互对应。...上述定义可表示为： 输出的哈希表即为 。 稀疏卷积的操作 在获得 后，下一个目标为计算 的值。...在高效性方面，稀疏姿态可控的卷积神经网络在复杂系统中显得更加快捷和灵活，例如，在 Plain12 中 batch size 为 32 的情况下，SS-Conv 的速度约为 ST-Conv 的 2.7 倍...表 3. 不同方法在类例层级 6D 物体姿态和大小估计任务上的量化结果。数据库为 REAL275。
在稀疏张量上，contiguous 被重命名为 coalesce，coalesce 已经不合适。（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。...新的特征 新的层和函数 torch.topk 现在支持所有 CUDA 类型，不仅是 torch.cuda.FloatTensor。...CUDA 支持稀疏张量，更快的 CPU sparse 新版本中 torch.sparse API 的一部分也支持 torch.cuda.sparse。* Tensor。 CUDA 支持的函数有： ?...一种新的混合矩阵乘法 hspmm，将稀疏矩阵与密集矩阵相乘，并以混合张量的形式（即1个稀疏维度，1个密集维度）返回1个矩阵。 几个CPU稀疏函数具有更高效的实现。...这里有一个嵌入式分类器训练脚本，作者是@martinraison，我们可以对比 CUDA sparse 和 CUDA dense 的表现。（http://t.cn/RaZcltA） ?
作者提出了一种多分辨率哈希编码方法，该编码具有自适应性和高效性的特点，可用于改善神经网络输入以提高近似质量和训练速度。...三、实现细节 作者在CUDA中实现该多分辨率哈希编码，将其与tiny-cuda-nn框架的快速完全融合的MLP相结合，下面是一些具体实现细节： 性能考虑：为了优化推理和反向传播性能，哈希表条目以半精度...训练：作者使用Adam方法联合训练神经网络权重和哈希表条目，并在哈希表条目的梯度精确为零时跳过Adam步骤。这节省了约10%的性能，而且在梯度稀疏的情况下没有降低收敛速度。...通过这种实现和优化，多分辨率哈希编码在CUDA中获得了高效的性能和较低的开销。...制作自己的NeRF数据集 NeRF数据集通常由一组图片和对应的相机位姿（通常存储在transforms.json文件中）组成。想要制作一组NeRF数据集有很多方法，通常需要一些专业的相机设备。
我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？）...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...举个例子，这个指标告诉我们稀疏张量应该是一种真正的张量扩展，而不只是一种包含一个索引和值张量的 Python 对象：当在涉及嵌入的网络上执行优化时，我们想要嵌入生成稀疏的梯度。...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。 自动梯度（autograd） 我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。
面对这样的问题，在很多优化方法中，就是将操作尽可能放在 GPU 上（如直接在 GPU 上进行数据预处理、词嵌入等的操作），并努力减少两者之间的数据交互，因为这些环节都很费时。...因此可以扩大模型整体的参数量）； 在训练稀疏嵌入向量中采用 Adadelta、Adamax、RMSprop、Rprop、ASGD、AdamW 和 Adam 优化器。...之前只有 SpraseAdam、Adagrad 和 SGD 适合稀疏嵌入训练。 那么，能够实现如此惊人的加速的库是怎么实现的呢？...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入，或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说，SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快...从表中可以看出，这是 SpeedTorch 确实比 PyTorch 自带的数据迁移方法要快很多。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
torchtorch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。...最常用的方法已经得到了支持，而且接口足够通用，因此将来可以轻松集成更复杂的方法。Quantization量化是指在比浮点精度低的位宽下执行计算和存储张量的技术。...torch.sparseTorch支持COO(rdinate)格式的稀疏张量，它可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。...隐藏逻辑保存并恢复当前设备和所有cuda张量参数到run_fn的设备的RNG状态。但是，逻辑无法预测用户是否将张量移动到run_fn本身中的新设备。...因此，如果在run_fn中将张量移动到一个新设备(“新”意味着不属于[当前设备+张量参数的设备]的集合)中，与非检查点遍历相比，确定性输出永远无法得到保证。
在先前版本的 PyTorch 中，我们通常需要指定数据类型（例如float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...例如，torch.cuda.sparse.DoubleTensor是 Tensor 类的 double 数据类型，用在 CUDA 设备上，并具有 COO 稀疏张量布局。...torch.layout torch.layout 表示张量的数据布局。新版本中，torch.strided（密集张量）和torch.sparse_coo（带有 COO 格式的稀疏张量）均受支持。...编写一些与设备无关的代码 先前版本的 PyTorch 很难编写一些设备不可知或不依赖设备的代码（例如，可以在没有修改的情况下，在CUDA环境下和仅CPU环境的计算机上运行）。...方法，用于检查 CUDA 内存使用情况＃4511 如果新的视图尺寸与张量的原始尺寸和步幅兼容，则允许查看非连续张量。
我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？） ?...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： ? 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...举个例子，这个指标告诉我们稀疏张量应该是一种真正的张量扩展，而不只是一种包含一个索引和值张量的 Python 对象：当在涉及嵌入的网络上执行优化时，我们想要嵌入生成稀疏的梯度。 ?...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。 自动梯度（autograd） 我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。
因此，数据加载，嵌入表查找和 GPU 间通信可以占据模型训练时间的很大一部分。 这些因素，再加上缺乏用于 CTR 估算的标准化建模方法，通常导致服务在吞吐量和延迟方面经常只能达到次优性能。...通过利用高效的 CUDA 优化技术和支持 CUDA 的库来支持前向和后向传播中的所有层，优化器和损失函数都是在 CUDA C++ 中实现的。...distribute 模式 ：每个 GPU 都会存所有 slot 的一部分参数，通过哈希方法决定如何将一个参数分配到哪个 GPU 上。...4.2 多节点训练 多节点训练使得我们很容易训练任意大小的嵌入表。在多节点解决方案中，稀疏模型（称为嵌入层）分布在节点之间。...在 HugeCTR 中，可以配置全连接层以利用 NVIDIA Volta 架构及其后续架构上的张量核心。它们在内部使用 FP16 进行加速矩阵乘法，但其输入和输出仍为 FP32。
本文简要强调了SM的主要功能： Third-generation Tensor Cores： 所有数据类型的加速，包括FP16、BF16、TF32、FP64、INT8、INT4和Binary； 新的张量核稀疏特性利用了深度学习网络中的细粒度结构稀疏性...，使标准张量核操作的性能提高了一倍； A100中的TF32 Tensor核心操作为在DL框架和HPC中加速FP32输入/输出数据提供了一条简单的途径，运行速度比V100 FP32 FMA操作快10倍，或在稀疏情况下快...吞吐量是每个GPU的聚合，A100使用FP16、TF32和INT8的稀疏张量核心操作。...而另一个运算效率提高的关键是第三代Tensor Core的结构化稀疏特性，稀疏方法是指通过从神经网络中提取尽可能多不需要的参数，来压缩神经网络计算量。...Tensor Core的矩阵稀疏加速原理如下图所示，首先对计算模型做 50% 稀疏，稀疏化后不重要的参数置0，之后通过稀疏指令，在进行矩阵运算时，矩阵中每一行只有非零值的元素与另一矩阵相应元素匹配，这将计算转换成一个更小的密集矩阵乘法
torch.cuda用于设置 cuda 和运行cuda操作。它跟踪当前选定的GPU，默认情况下，用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。...用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。一旦分配了张量，您可以对其执行操作，而不考虑所选设备，PyTorch 会把运行结果与原始张量放在同一设备上。...CUDA通过函数类型限定词来区别host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词为： 限定符 执行 调用 备注 __global__ 设备端执行 可以从主机调用也可以从某些特定设备调用 异步操作...，host 将并行计算任务发射到GPU的任务调用单之后，不会等待kernel执行完就执行下一步 __device__ 设备端执行 设备端调用 不可以和__global__同时用 __host__ 主机端执行...CPU张量，所以应该由dispatch表中的CPU handler来处理）。
这些推荐模型的GPU性能和效率在很大程度上受模型体系结构配置（例如密集和稀疏特征，MLP尺寸）的影响。此外，这些模型通常包含不适合有限GPU内存的大型嵌入表。...然后是batch size，对于CPU 和GPU 训练中不同的吞吐量存在最佳btach size，最佳batch size因模型的稀疏和密集配置而异。...最后比较了哈希大小的影响，由于嵌入表的有效大小随着哈希大小的增加而增加，Big Basin 的训练吞吐量明显降低，由于GPU 之间的通信开销增加。...第三部分 GPU的算法优化机会 为了充分利用GPU的计算能力，提出了一种使稀疏嵌入致密化的方法。...重点介绍了张量分解运算，将一个张量分解成张量训练核的乘积，如图所示，这样处理可以降低算法复杂度，然后介绍了这种算法在DLRM中的应用，这样处理，模型会减小，训练时间有所增加，但是效果几乎不受影响。
在大模型的训练中，单个设备往往无法满足计算和存储需求，因此需要借助分布式训练技术。其中，模型并行（Model Parallelism, MP）是一种重要的方法。...模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行，以提高训练效率和处理更大规模的模型。下面将重点介绍模型并行中的张量并行。朴素张量并行张量并行广泛应用于分布式训练技术。...张量并行张量并行（Tensor Parallelism，TP）是一种更细粒度的模型并行方法，它将单层内部的参数和计算任务拆分到不同的设备上执行，这种方法特别适合于具有大量参数的大规模模型。...张量并行的主要挑战在于如何切分参数和计算任务，以保证计算的一致性和通信的高效性。例如，在进行矩阵乘法时，必须确保各设备上的部分结果在数学上是一致的。...在这种模式下，每个设备只处理它存储的嵌入表对应的类别特征。这个方法的优点是每个设备只需处理和存储一部分数据，减少了单个设备的内存负担。列切分模式（b）下，每个设备存储每个嵌入表的一部分列。
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