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泛在电力物联网建设推动城市智能化发展 进一步挖掘利用数据价值

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每个thread拥有自己的程序计数器和状态寄存器,电力动城并且可以使用不同的数据来执行指令,从而实现并行计算,这就是所谓的SingleInstructionMultipleThread。虽然non-matmulFLOPs仅占总FLOPs的一小部分,物联网建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。

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grid的大小取决于计算任务的规模和threadblock的大小,设推市智通常根据计算任务的特点和GPU性能来进行调整。通过这种方式,进掘利据FlashAttention可以将内存开销降低到线性级别,并实现了2-4倍的加速,同时避免了对中间结果的频繁读写,从而提高了计算效率。当block数量很大时(例如≥80),步挖这种调度方式是高效的,因为几乎可以有效利用GPU上所有计算资源。

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以A100GPU为例,用数它具有40-80GB的HBM,带宽为1.5-2.0TB/s,每个108个streamingmultiprocessors共享的SRAM为192KB,带宽约为19TB/s。FlashAttention利用tiling、泛发展recomputation等技术显著提升了计算速度(提升了2~4倍),并且将内存占用从平方代价将为线性代价(节约了10~20倍内存)。

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过去一年中,电力动城业界推出了一些远超之前长度的语言模型:GPT-4为32k,MosaicML的MPT为65k,以及Anthropic的Claude为100k。

因此,物联网建减少non-matmulFLOPs并尽可能多地执行matmulFLOPs非常重要。设推市智这样的你们是让人羡慕的一对。

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