稀疏矩陣 壓縮存儲SEARCH AGGREGATION
...的個數，且非零元素分布沒有規律時，這樣的矩陣被稱作稀疏矩陣；與之相反，若非零元素數目占據絕大多數時，這樣的矩陣被稱作稠密矩陣。 稀疏矩陣在工程應用中經常被使用，尤其是在通信編碼和機器學習中。若編碼矩陣...
...和推理神經網絡模型的時間。在存儲和計算效率方面支持稀疏張量（Sparse Tensor），讓用戶通過稀疏矩陣訓練模型。下面，量子位將分別詳述這兩個新特性。Tesla V100 加速卡內含 Volta GV100 GPU支持英偉達Volta GPU架構MXNet v0.12增加了對...
...文的第一作者，深鑒科技聯合創始人）的研究方向是使用稀疏化方式讓深度學習更快、更準、更輕量，該方式的優點是降低了帶寬的需求。由于深度學習里的特征表示本身就是稀疏的，因此我們做一個直接的剪枝壓縮來減少帶寬...
...旋；能量表層可視化S86. 基于快速近似推理的字典學習：稀疏自動編碼器S87. 如何在一個生成模型中加速推理？S88. 稀疏建模：稀疏代碼 + 字典學習S89. 使用正則器限制低能量區域：稀疏編碼，稀疏自動編碼器（auto-encoder）預測稀...
...計算加權和，(c) 前向和反向（循環）網絡，(d) 全連接與稀疏（a）中展示了計算神經網絡的示意圖。圖的前端是輸入層，該層會接受輸入數據值。這些數據值前向傳播到神經網絡中間層的神經元中，中間層也常稱為神經網絡的隱...
...一篇文章中相同的Last.fm數據集。這可以使用Pandas加載到稀疏矩陣中，只有幾行代碼： # read in triples of user/artist/playcount from the input datasetdata = pandas.read_table(usersha1-artmbid-artname-plays.tsv, ...
...、百度的Sharan Narang和Facebook的Peter Vajda合作開發了密集-稀疏-密集（DSD）的訓練方法。這是一種新的方法，它首先通過稀疏約束的優化方法將模型正則化，然后通過恢復和重新訓練被剪枝的連接的權重來提高預測精度。在測...
...的，不是靜態的，所以興趣遷移問題很難反應出來；數據稀疏，用戶和用戶之間有共同的消費行為實際上是比較少的，而且一般都是一些熱門物品，對發現用戶興趣幫助也不大。和基于用戶的不同，基于物品的協同過濾首先計算...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
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王笑朝
崔曉明
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