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从LLM中完全消除矩阵乘法,效果出奇得好,10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

从LLM中完全消除矩阵乘法,效果出奇得好,10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

从LLM中完全消除矩阵乘法,效果出奇得好,10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

让语言模型「轻装上阵」。



一直以来,矩阵乘法(MatMul)稳居神经网络操作的主导地位,其中很大原因归结为 GPU 专门针对 MatMul 操作进行了优化。这种优化使得 AlexNet 在 ILSVRC2012 挑战赛中一举胜出,成为深度学习崛起的历史性标志。


在这当中,有个值得注意的点是,AlexNet 利用 GPU 来提高训练速度,超越了 CPU 的能力,至此,GPU 的加入使得深度学习仿佛赢得了「硬件彩票」。

16 0 2025-09-03