Cerebras推出的晶圆级芯片拥有90万个核心,速度比H100快200倍。每个核心仅有48KB内存,采用消息驱动编程,适合稀疏计算和图神经网络。尽管编程复杂,但在推理任务上表现出色,能显著降低成本,吸引大公司使用。
本研究提出了GRIN(梯度信息混合专家训练)来解决混合专家模型在稀疏计算中的训练挑战。GRIN在语言建模任务中的性能超过了同数据集下的7B稠密模型,具有极大的应用潜力。
本文介绍了在PaddlePaddle中使用稀疏计算应用稀疏ResNet,通过稀疏格式存储和处理大部分元素为零的矩阵或张量,提高计算和存储效率。稀疏ResNet仅在非零数据点上进行操作,有效处理大规模稀疏数据集,提高计算效率,降低存储需求。
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