Эффективные матричные умножения в глубоких нейронных сетях
Эффективные матричные умножения остаются критически важным компонентом в современных глубоких нейронных сетях и высокопроизводительных вычислениях. С увеличением сложности моделей традиционные подходы к общему матричному умножению (GEMM) сталкиваются с проблемами, связанными с ограничениями пропускной способности памяти, численной точностью и неэффективным использованием аппаратного обеспечения. Эти проблемы усугубляются использованием смешанных форматов точности, таких как FP8, которые требуют тщательной обработки для избежания вычислительных неточностей.
Решение от DeepSeek AI: DeepGEMM
Выпуск DeepGEMM от DeepSeek AI представляет собой продуманный подход к улучшению операций FP8 GEMM. Библиотека разработана специально для эффективного и чистого умножения матриц FP8 с тонкой настройкой масштабирования. DeepGEMM поддерживает как стандартные, так и сгруппированные GEMM для моделей Mix-of-Experts (MoE). Библиотека написана на CUDA и выделяется использованием компиляции ядра во время выполнения через легковесный модуль Just-In-Time (JIT), что упрощает интеграцию в существующие проекты.
Технические детали и преимущества
DeepGEMM использует тонкую настройку масштабирования в сочетании с арифметикой FP8 для балансировки скорости и численной точности. Библиотека применяет стратегию двухуровленного накопления через ядра CUDA, что минимизирует ошибки вычислений без потери производительности. Реализация библиотеки компактна, с единой функцией ядра, состоящей из примерно 300 строк кода, что облегчает понимание и дальнейшие улучшения.
Показатели производительности
Данные о производительности, предоставленные в репозитории DeepGEMM, показывают значительные улучшения. Тестирование на GPU NVIDIA H800 с NVCC 12.8 показывает, что DeepGEMM достигает ускорения от 1.4x до 2.7x в зависимости от размеров матриц. Для сгруппированных GEMM для моделей MoE наблюдаются более скромные улучшения, с ускорением около 1.1x до 1.2x.
Заключение
DeepGEMM представляет собой эффективный подход к задачам вычислений FP8 GEMM. Библиотека обеспечивает элегантное решение для оптимизации матричных умножений на тензорных ядрах NVIDIA Hopper, акцентируя внимание на ясности и доступности. Она предлагает практическую платформу для повышения вычислительной эффективности как для стандартных, так и для сгруппированных GEMM.
Как искусственный интеллект может трансформировать ваш бизнес
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут улучшить ваши рабочие процессы. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ: https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
