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EIE结构与算法映射

bit）的非零参数量为M，则需要的存储空间为 ? bit。量化后权值张量改为标号张量，标号的位数一般远远低于权值数据，取为 ? ，需要存储空间为 ? ；另考虑编码表，编码表需要的bit数为 ? 。...但是权值使用时，需要根据标号张量中的标号从编码表中查询权值，再将其与输入进行运算，比原有矩阵直接运算多一步查询，需要通过硬件查询。...最终，一个稀疏矩阵将被压缩到三个向量U、V和Z中，该方式仅保存非零数据（为了表示超过Z限制额外引入的0除外），同时Z和U向量使用的数据类型一般比U小，因此可以有效的压缩稀疏矩阵。...紫色底色部分为标号处理部分，标号累加为一个累加器，通过累加一个向量CSC表示中之前的元素的z部分产生该元素在向量中的实际绝对位置；列地址生成从矩阵从U向量中获取某一列的数据在V和Z向量中的起始和结束位置...分别从偶数U缓存和奇数U缓存中获取地址各一个： 若I为奇数，则从奇数缓存中读取的数据为起始地址 ? ，从偶数缓存中读取的数据为结束地址 ? 若I为偶数，则从偶数缓存中读取的数据为起始地址 ?

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【说站】Springboot如何从yml或properties配置文件中获取属性值

22person.birth=2022/12/12person.map.k1=k1person.list=a,bc,cperson.dog.name=xiaogouperson.dog.age=2 @Value 获取配置文件的值...java.util.Date;import java.util.List;import java.util.Map;/** * @author sunyc * @create 2022-04-24 9:43 *///将配置文件中的值映射到...person中//@ConfigurationProperties 告诉springboot将本类中的所有属性与配置文件中相关的属性配置//这个组件是容器中的组件，才能提供功能加@Component注解...配置文件中获取值String name;@Value("${person.age}") //从properties配置文件中获取值int age;@Value("${person.birth}")//从...properties配置文件中获取值Date birth;Map map;Dog dog;List list;@Overridepublic String toString

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    tf.sparse

    张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。...dense_shape: dense_shape [ndims]的一维int64张量，它指定稀疏张量的dense_shape。获取一个列表，该列表指示每个维度中的元素数量。...shape得到表示稠密张量形状的张量形状。返回值：一个TensorShape对象。value表示的稠密张量中的非零值。返回值：任意数据类型的一维张量。....): 从稀疏和稠密张量列表生成稀疏交叉。cross_hashed(...): 从稀疏和稠密张量列表生成散列稀疏交叉。expand_dims(...): 将维数1插入张量的形状中。

    1.9K20

    TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变

    权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ?...通过训练后量化（post-training quantization），还能将剪枝后的模型从2MB进一步压缩到仅0.5MB 。...指定80%的稀疏度，经优化后，张量中的非零参数可以从211M压缩到44M，准确度基本没有损失。...△ 三个不同张量，左边的没有稀疏度，中心的有多个单独0值，右边的有1x2的稀疏块。 随着训练的进行，剪枝过程开始被执行。在这个过程中，它会消除消除张量中最接近零的权重，直到达到当前稀疏度目标。...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程

    97530

    TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变

    权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ?...通过训练后量化（post-training quantization），还能将剪枝后的模型从2MB进一步压缩到仅0.5MB 。...指定80%的稀疏度，经优化后，张量中的非零参数可以从211M压缩到44M，准确度基本没有损失。...△ 三个不同张量，左边的没有稀疏度，中心的有多个单独0值，右边的有1x2的稀疏块。 随着训练的进行，剪枝过程开始被执行。在这个过程中，它会消除消除张量中最接近零的权重，直到达到当前稀疏度目标。...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程

    1.4K30

    tf.SparseTensor

    ：density_shape[N, ndims]的2-D int64张量，指定稀疏张量中包含非零值(元素为零索引)的元素的索引。...例如,indices=[[1,3], [2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。...返回： 带有dense_shape[N, ndims]的类型为int64的二维张量,其中N是张量中的非零值的数量,并且ndims是秩.op 产生values作为输出的Operation.values 表示稠密张量中的非零值...限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向.参数：sp_indices：int64 类型的张量,是2维的；N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序....与稀疏张量中的隐藏零元素相对应的输出位置将是零(即不会占用存储空间),而与密集张量的内容无关(即使它是+/- INF,且INF * 0 == NAN).限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向

    2.1K20

    张量 Tensor学习总结

    张量索引和张量运算 Tensor索引与Numpy索引类似，索引从0开始编制，负索引表示按倒序编制，冒号:和 ...用于对数据进行切片。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。...CSRTensor CSR稀疏张量格式以values、indptr和indices存储非零元素的值和位置，具有高效的存储与计算优势。...其中，indptr表示每一行非零元素在values中的起始位置和终止位置，indices表示非零元素在列中的位置，values表示非零元素的值，shape表示稀疏张量的形状。...COOTensor COO（Coordinate Format）稀疏张量格式用于表示在给定索引上非零元素的集合，包括indices（非零元素下标）、values（非零元素的值）和shape（稀疏张量的形状

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    模型压缩

    三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...：提出从零开始训练低秩约束卷积神经网络模型的方法，不仅速度得到提升，而且在一些情况下模型性能也有所提高．作者提出一种低阶张量分解的新算法，用于消除卷积核中的冗余．该算法找 到 矩阵分解 的精神的全局优化器...convolutional neural networks using fine-tuned CP-decomposition：采用CP分解法将一层网络分解为五层低复杂度的网络层，但在基于随机梯度下降法的模型权重微调过程中难以获取张量分解的优化解...L0范数约束，实现模型的稀疏化，但L0范数求解较困难，因此提出一种阶段迭代算法，首先仅更新权值较大的参数，然后恢复所有网络连接，迭代更新所有参数，在训练中可实现模型裁剪 [2017,Anwar,JETC...如何计算梯度？如何保证准确率？ 1.3.1、二值量化 将权值矩阵中的单精度浮点数用两个值来表示。一般使用符号函数或加入线性化的符号函数来近似。

    1.2K20

    Google AI与Deepmind强强联合，推出新工具加速神经网络稀疏化进程

    优化模型的一种方法是使用稀疏神经网络，这些网络的很大一部分权值都设置为零： ? 一般来说，这是一种理想的特性，因为它不仅通过压缩减少了模型的大小，而且可以跳过相当一部分的乘加操作，从而加速推理。...这些新的工具是与DeepMind合作开发出来的，它们提供了新一代的实时感知体验，包括MediaPipe中的手部跟踪和谷歌Meet中的背景功能，并将推理速度从1.2倍提高到2.4倍，同时将模型尺寸减少一半...张量的这种重新排序，可以允许加速实现稀疏的1x1卷积核，原因有两个: 1)在单个条件检查之后，当对应的通道权值为零时，可以跳过张量的整个空间切片，而不是逐像素测试; 2)当信道权值为非零时，可以通过将相邻的像素加载到同一存储单元来提高计算效率...为了避免每次操作后在稀疏推理最优的CHW张量布局和标准的HWC张量布局之间来回转换，XNNPACK提供了几种在CHW布局中CNN算子的高效实现。...训练稀疏神经网络指南 为了创建稀疏神经网络，这个版本包含的指南建议从稠密版本开始，然后在训练过程中逐渐将其权重的一部分设置为零——这个过程叫做剪枝。

    98630

    为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

    Per-embedding group  (PEG) 激活函数量化的设计动机是观察到离群值仅出现在少数几个维度中。...如何剪枝 Magnitude pruning 是最简单但同时又非常有效的剪枝方法 - 只裁剪那些绝对值最小的权重。...在每个训练步骤中，具有最小绝对值的权重被屏蔽为零以达到所需的稀疏度并且屏蔽的权重在反向传播期间不会得到梯度更新。所需的稀疏度随着训练步骤的增加而增加。...如果时间 t 的参数化 α^t 不在 A^t（活动权重）中，则参数化为零。 其中 TopK (θ,x) 是根据大小排序后从 θ 中的前 x 个权重。...因为 ReLU 会引入很多零值，所以该方法在激活函数上设计了一个固定结构，来强制要求在一个包含 N 个元素的块中只包含 1 个非零值。稀疏模式是动态的，每个 token 都不同。

    1.9K30

    MIT Taco 项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高 100 倍

    许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...程序员只需要简单地指定张量的大小，以及张量的类型（完整的或者稀疏的），以及文件的位置，从它应该导入它的值。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco 会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco 还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。

    1.1K110

    开发 | MIT Taco项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高100倍

    许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...程序员只需要简单地指定张量的大小，以及张量的类型（完整的或者稀疏的），以及文件的位置，从它应该导入它的值。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。

    1.1K110

    深度分析NVIDIA A100显卡架构（附论文&源码下载）

    ，运行速度比V100 INT8操作快20倍； 192kb的共享内存和L1数据缓存，比V100 SM大1.5x； 新的异步复制指令将数据直接从全局内存加载到共享内存中，可以选择绕过一级缓存，并且不需要使用中间寄存器文件...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...A100 稀疏矩阵运算示意图 5、Sparse Matrix Multiply-Accumulate (MMA) Operations A100的新Sparse MMA指令跳过对具有零值的条目的计算，导致...例如，在下图中，矩阵A是一个稀疏矩阵，稀疏率为50%，遵循所需的2：4结构模式，矩阵B是一个大小一半的密集矩阵。标准的MMA操作不会跳过零值，并将计算整个16x8x16矩阵在N个周期中相乘的结果。...使用稀疏MMA指令，只有矩阵A的每一行中具有非零值的元素与来自矩阵B的相应元素匹配。这将计算转化为一个较小的矩阵乘法，只需要N/2周期，一个2倍的加速。 ?

    3.2K51

    英特尔开发模型训练新技术，效率更高且不影响准确性

    这些信号是数据或输入的产物，输入到神经网络中，从一层传递到另一层，然后通过调整每个连接的突触权重来缓慢地调整网络。随着时间的推移，该网络从数据集中提取特征，并识别跨样本趋势，最终学会做出预测。...第四种实体类型封装标量、向量和矩阵张量，用于描述有效的线性变换或关系。 ? 团队在论文中描述了该方案，他们训练了一种深度卷积神经网络（CNN），其中大多数层具有稀疏权重张量，或者包含大多数零值的张量。...所有这些张量都以相同的稀疏度级别初始化，非稀疏参数（具有一系列值的函数参数）用于大多其他的层。...在整个训练过程中，当参数在张量内部或跨张量移动时，网络中的非零参数总数保持不变，每几百次训练迭代进行一次，分两个阶段进行，修剪阶段之后紧接着是增长阶段。...实验表明，在训练过程中探索网络结构对于达到最佳准确性至关重要。如果构造一个静态稀疏网络，复制动态参数化方案发现的稀疏网络的最终结构，那么这个静态网络将无法训练到相同的精度水平。 End

    47510

    一文全览 | 全览iPhone 12就可以实时推理的移动端ViT

    然而，在视觉Transformer上仅进行整数运算是一个公开的挑战。I-ViT通过应用二值算术流水线对线性运算使用纯整数算术来解决这一差距。...它使用从MatMul运算获得的量化的比例因子和量化的整数权重来获得仅整数的值。...2.2、Sparse Vision Transformers 构建优化视觉Transformer的一种方法是构建密集模型的稀疏神经网络（SNN）版本。SNN通常指的是权重稀疏性，即将权重设置为零。...SNN也可以基于激活稀疏性，该激活稀疏性测量非线性之后的零的数量，即激活函数。 稀疏性可以是结构化的，其中权重矩阵块可以是密集的，也可以是稀疏的。在非结构化稀疏性中，没有可遵循的模式。...虽然神经网络允许大于80%的非结构化稀疏性和高达40%的结构化稀疏性，但在精度显著下降之前，ViT稀疏性更难实现。Kuznedelav等人表明，ViT模型在每个修剪步骤中都会损失大量的准确性。

    37930

    pytorch中的权值初始化方法

    ，用val来填充 torch.nn.init.constant_(tensor, val) 复制代码 tensor——一个n维的torch.Tensor val – 用来填充张量的值 1.4 一值初始化...（ones_） 用1来填充tensor torch.nn.init.ones_(tensor) 复制代码 1.5 零值初始化（zeros_） 用0来填充tensor torch.nn.init.zeros...（默认值：1） 1.8 正交初始化（orthogonal_） 使得 tensor 是正交的 torch.nn.init.orthogonal_(tensor, gain=1) 复制代码 1.9 稀疏初始化...（sparse_） 从正态分布 N～（0. std）中进行稀疏化，使每一个 column 有一部分为 0 torch.nn.init.sparse_(tensor, sparsity, std=0.01...) 复制代码 tensor——一个n维的torch.Tensor sparsity - 每列中要设置为零的元素的比例 std – 用于生成非零值的正态分布的标准偏差 1.10 Xavier初始化 Xavier

    1K60

    tf.compat

    .): 将值转换为稀疏张量或张量。cos(...): 计算cosx元素。cosh(...): 计算x元素的双曲余弦。count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 将稀疏更新复制到变量引用中。scatter_nd(...): 根据指标将更新分散到一个新的张量中。scatter_nd_add(...): 对变量中的单个值或片应用稀疏加法。....): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。sparse_retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。sparse_segment_mean(...): 沿着张量的稀疏段计算平均值。....): 根据指标对现有张量进行稀疏更新。tensor_scatter_nd_sub(...): 根据指标从现有张量中减去稀疏更新。....): 根据指标将更新分散到现有张量中。tensor_scatter_sub(...): 根据指标从现有张量中减去稀疏更新。

    5.3K30

    PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍

    机器之心报道 编辑：陈萍 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。...：一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式； Nested Tensor：Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起，将非均匀大小的数据批处理到单个张量中，例如不同大小的图像；...文章的最后是半结构化稀疏性。该研究表示，矩阵乘法仍然是需要面对的一个瓶颈。解决的办法是使用稀疏化来近似矩阵乘法。通过稀疏矩阵（即将值归零）可以使用更少的位来存储权重和激活张量。...该研究将张量中哪些权重设置为零的过程称为剪枝。剪枝掉较小的权重可以潜在地减小模型大小，而不会显着损失准确率。 剪枝的方法多种多样，从完全非结构化到高度结构化。...PyTorch 最近支持的一种剪枝方法旨在寻求平衡，称为半结构化（或 2:4）稀疏性。这种稀疏存储将原始张量减少了 50%，同时产生密集张量输出。参见下图的说明。

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