当前位置: 首页 > article >正文

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?


文章目录

  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?
    • 前言
    • DeepGEMM 的亮点
    • DeepGEMM 的应用
    • GEMM 在深度学习中的重要性
    • 为什么 GEMM 是深度学习的核心
    • GEMM 的优化
    • 总结


欢迎铁子们点赞、关注、收藏!
祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏:https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/145551342


前言

  • DeepGEMM 的发布标志着大模型算力提速的又一重要进展。通过高效的矩阵乘法实现,DeepGEMM 为 AI 领域的研究人员和工程师提供了强大的工具,助力大规模模型的训练和推理

在深度学习中,GEMM(General Matrix Multiply,通用矩阵乘法)是指两个矩阵相乘并加上一个偏置矩阵的操作,通常表示为:
在这里插入图片描述
其中:

  • A A A B B B 是输入矩阵,维度分别为 M × K M×K M×K K × N K×N K×N
  • C C C 是输出矩阵,维度为 M × N M×N M×N
  • α α α β β β 是标量系数。

GEMM 是线性代数中的基本运算之一,广泛应用于科学计算、工程和深度学习等领域

DeepGEMM 的亮点

  • 高性能:DeepGEMM 在 NVIDIA Hopper GPU 上可实现超过 1350 TFLOPS 的 FP8 性能。其核心逻辑仅约 300 行代码,但在大多数矩阵规模下,其性能超过了经过专家优化的内核。
  • 即时编译:采用运行时 JIT 编译,无需预编译,简化了部署流程。
  • 多种模式支持:支持常规矩阵乘法和混合专家(MoE)分组矩阵乘法,满足不同场景的需求。
  • 细粒度缩放:采用 DeepSeek-V3 提出的细粒度缩放技术,优化了 FP8 计算的数值范围和精度。

DeepGEMM 的应用

DeepGEMM 主要用于大规模 AI 模型的训练和推理,特别是在需要高效矩阵乘法的场景,如:

  • 深度神经网络训练:加速大模型的训练过程,缩短训练时间。
  • 推理加速:提升模型推理速度,满足实时应用的需求。
  • 混合专家模型(MoE):优化 MoE 模型中的分组矩阵乘法,提高计算效率。

GEMM 在深度学习中的重要性

在深度学习模型中,GEMM 操作被广泛用于以下层:

  • 全连接层(Fully Connected Layer):每个神经元与前一层的所有神经元相连接,计算过程本质上是矩阵乘法。
  • 卷积层(Convolutional Layer):卷积操作可以通过矩阵乘法来表示,特别是在使用 im2col 技术时。

研究表明,深度神经网络中约 95% 的计算时间用于执行 GEMM 操作。

为什么 GEMM 是深度学习的核心

GEMM 是深度学习的核心,主要原因如下:

  • 高计算密集度:深度学习模型,尤其是大型模型,包含大量的矩阵乘法操作。
  • 硬件优化:现代硬件(如 GPU 和 TPU)针对 GEMM 操作进行了高度优化,提供了高效的计算能力。
  • 统一性:GEMM 提供了一个统一的框架,可以表示多种神经网络层的计算过程。

GEMM 的优化

为了提高 GEMM 操作的效率,研究者们提出了多种优化方法:

  • 算法优化:如 Strassen 算法和 Winograd 算法,通过减少乘法次数来提高计算效率。
  • 硬件优化:利用硬件特性,如向量化、并行计算和内存层次结构,来加速 GEMM 操作。
  • 软件库:如 BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)库,提供了高效的 GEMM 实现。

通过这些优化,GEMM 操作的性能得到了显著提升,推动了深度学习的发展。

总结

  • GEMM 作为深度学习中的核心运算,其高计算密集度和硬件优化使其在神经网络的训练和推理中占据重要地位。
  • 深入理解和优化 GEMM 操作,对于提升深度学习模型的性能具有重要意义。

欢迎铁子们点赞、关注、收藏!
祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏:https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/145551342

原文地址:https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/145970026
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.kler.cn/a/590090.html

相关文章:

  • PDF处理控件Aspose.PDF教程:如何使用 C#、Java 和 Python 自动将 JPG 合并为 PDF
  • 数据结构(二)——顺序表
  • 下载指定版本的transformers
  • Django 发送邮件功能详解
  • Java 单例模式与线程安全
  • Java多线程与高并发专题——ThreadLocal 是用来解决共享资源的多线程访问的问题吗?
  • HTML 颜色名:网页色彩世界的基石
  • 深入理解 HTML 中的统一资源定位器(URL)
  • koupleless 合并多个微服务应用到一个应用实例(包含springcloud gateway)
  • AtCoder Beginner Contest 397(ABCDE)
  • 六十天前端强化训练之第二十二天之React 框架 15天深度学习总结(大师版)
  • Matlab 四分之一车辆被动悬架和模糊pid控制对比
  • Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
  • hubilder打包ios app, 并上传TestFlight
  • 分而治之:用于 RGB-T 显著目标检测的 Confluent Triple-Flow 网络(问题)
  • 扩散模型的具体应用——音乐生成(主页有源码)
  • 攻克 3D 模型网站建设难题,看迪威系统优势
  • 【day14】画流程图
  • NFS网络文件共享服务
  • Git 的使用上传下载和更新