Neler yeni

Foruma hoş geldin, Ziyaretçi

Knight Lobby | En İyi Knight Destek Forumu | Best Knight Support Forum | Knight Private Server Tanıtım Advertising | Development | Geliştirme | Server Files
Forum içeriğine ve tüm hizmetlerimize erişim sağlamak için foruma kayıt olmalı ya da giriş yapmalısınız. Foruma üye olmak tamamen ücretsizdir.

deepseek-ai / DeepGEMM, DeepGEMM: clean and efficient FP8 GEMM kernels with fine-grained scaling

  • Konbuyu başlatan Admin
  • Başlangıç tarihi
  • Cevaplar 0
  • Görüntüleme 1

Admin

Knight Lobby
Yönetici
Founder
Katılım
6 Mayıs 2022
Konular
39,666
Mesajlar
40,002
Tepkime puanı
97
Ko Yaşı
3 yıl 11 ay 14 gün
Trophy Puan
48
Konum
Web sitesi
Ko Gb
402,609
DeepGEMM: Temiz ve Verimli FP8 GEMM Çekirdekleri ile Yüksek Performanslı Hesaplama


DeepSeek AI tarafından geliştirilen DeepGEMM, modern donanım mimarilerinde özellikle yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları için kritik olan Genelleştirilmiş Matris Çarpımı (GEMM) işlemlerini optimize eden bir CUDA tabanlı araç setidir.
Bu repo, özellikle FP8 (8-bit kayan noktalı) veri formatı üzerinde çalışarak, hem bellek kullanımını hem de hesaplama maliyetini önemli ölçüde azaltmayı hedefler.
DeepGEMM, 'ince ölçekli ölçeklendirme (fine-grained scaling)' tekniğini kullanarak, düşük hassasiyetli hesaplamalarda bile yüksek doğruluğu korur.

Neden FP8 ve DeepGEMM Önemlidir?
Derin öğrenme modellerinin boyutları giderek büyürken, bu modellerin eğitimi ve çıkarımı için gereken hesaplama kaynakları da artmaktadır.
Bu durum, enerji tüketimi, donanım maliyeti ve hesaplama süresi açısından ciddi zorluklar yaratır.
FP8, geleneksel FP16 veya FP32 formatlarına kıyasla daha az bit kullanarak bu sorunlara çözüm sunar.
Ancak, düşük bit derinliği, sayısal kararlılığı ve doğruluğu olumsuz etkileyebilir.
İşte tam bu noktada DeepGEMM devreye girer.
İnce ölçekli ölçeklendirme yaklaşımı, her veri grubu için ayrı ölçekleme faktörleri uygulayarak, FP8'nin avantajlarını korurken değer kaybını en aza indirir.

Teknik Özellikler ve Avantajları
DeepGEMM, CUDA dili ile yazılmıştır ve NVIDIA GPU'larında maksimum performansı elde etmek üzere tasarlanmıştır.
Temel avantajları şunlardır:

1. Yüksek Verimlilik: FP8 kullanımı, bellek bant genişliği ihtiyacını ve hesaplama yoğunluğunu azaltarak genel sistem verimliliğini artırır.
2. Düşük Maliyet: Daha az enerji tüketimi ve daha hızlı işlem süreleri, bulut veya yerel dağıtım maliyetlerini düşürür.
3. Ölçeklenebilirlik: Farklı boyutlardaki matrislerle çalışabilme kabiliyeti, çeşitli derin öğrenme mimarileriyle uyumluluğu sağlar.
4. Kod Temizliği: 'Clean' olarak tanıtılan bu proje, okunabilir, sürdürülebilir ve diğer geliştiriciler tarafından kolayca entegre edilebilir bir yapı sunar.

XenForo ile Video ve Fotoğraf Ekleme Rehberi
XenForo platformunda içeriklerinizi zenginleştirmek için video ve fotoğraf eklemek oldukça kolaydır.
Bu tür medya içerikleri, teknik açıklamaları veya proje demosunu okuyuculara daha etkili bir şekilde aktarmanızı sağlar.
Örneğin, DeepGEMM'ın performansını gösteren bir grafik veya çalışma prensibini açıklayan bir animasyon, makalenizin etkisini büyük ölçüde artırabilir.
KnightLobby.com gibi platformlarda paylaşacağınız içeriklerde, bu tür görsel destekler okuyucuların dikkatini çeker ve bilginin kalıcılığını artırır.
XenForo'da resim eklemek için
BR] Ayrıca, teknik detayları ve performans testleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için [COLOR=
 

Forumdan daha fazla yararlanmak için giriş yapın yada üye olun!

Forumdan daha fazla yararlanmak için giriş yapın veya kayıt olun!

Kaydol

Forumda bir hesap oluşturmak tamamen ücretsizdir.

Üye ol
Giriş Yap

Eğer bir hesabınız var ise lütfen giriş yapın

Giriş Yap

Tema düzenleyici

Tema özelletirmeleri