NumPy稀疏矩阵高级运算：自定义稀疏格式与BLAS库集成优化 大家好，今天我们来深入探讨NumPy稀疏矩阵的高级运算，重点聚焦在如何自定义稀疏格式以及如何通过集成BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库来优化性能。NumPy的scipy.sparse模块提供了多种稀疏矩阵格式，但有时为了满足特定应用的需求，我们需要自定义稀疏格式。同时，利用BLAS库可以显著提升矩阵运算的速度，尤其是在处理大规模稀疏矩阵时。 1. 稀疏矩阵的必要性与现有格式的局限性 在科学计算、机器学习和数据分析等领域，我们经常遇到大型矩阵，其中大部分元素为零。这种矩阵被称为稀疏矩阵。如果直接使用NumPy的ndarray存储这些矩阵，会浪费大量的内存空间和计算资源。scipy.sparse模块提供了多种稀疏矩阵格式，例如： CSR (Compressed Sparse Row): 压缩稀疏行格式，适合按行访问的运算。 CSC (Compressed Sparse Column): 压缩稀疏列格式，适合按列访问的运算。 COO (Coordinate list): 坐标列表格式， …
稀疏化剪枝（Structured Pruning）：利用Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理
稀疏化剪枝：Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理 各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在深度学习模型部署和推理中非常重要的技术——稀疏化剪枝，特别是如何利用 Wanda 算法实现无需重训练的 2:4 稀疏推理。 1. 稀疏化剪枝的背景与意义 随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型规模越来越大，对计算资源和存储空间的需求也日益增长。这给模型的部署带来了很大的挑战，尤其是在资源受限的边缘设备上。 稀疏化剪枝，简单来说，就是通过移除模型中不重要的连接（权重），从而减少模型的参数量和计算量。它可以有效降低模型的存储空间，提高推理速度，降低能耗，从而更好地适应各种部署环境。 1.1 稀疏化的优势： 减少模型大小： 稀疏模型占用更少的存储空间，方便在资源有限的设备上部署。 加速推理： 稀疏矩阵运算可以减少计算量，提高推理速度。 降低功耗： 更少的计算意味着更低的功耗，对于移动设备至关重要。 1.2 稀疏化的类型： 稀疏化可以分为非结构化稀疏和结构化稀疏。 非结构化稀疏： 允许任意位置的权重被剪枝。虽然灵活性高，但对硬件加速不友好，因为不规则的稀疏模式难以高效利用硬件资源。 结构化稀疏： …
稀疏矩阵乘法（SpMM）在MoE中的应用：利用Triton内核加速稀疏专家的计算
稀疏矩阵乘法（SpMM）在MoE中的应用：利用Triton内核加速稀疏专家的计算 大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习领域日益重要的课题：稀疏矩阵乘法（SpMM）及其在混合专家模型（MoE）中的应用。我们将重点关注如何利用Triton内核来加速稀疏专家的计算，从而提升MoE模型的训练和推理效率。 1. MoE模型与稀疏计算的必要性 混合专家模型（MoE）的核心思想是将一个大型模型分解为多个“专家”子模型，并由一个“门控网络”（Gating Network）动态地选择哪些专家来处理特定的输入。这种架构允许模型在保持可接受的计算成本的同时，显著提高模型容量和表达能力。 在实践中，并非所有专家都需要处理每个输入。理想情况下，门控网络会选择少数几个最相关的专家，从而形成一种稀疏激活的模式。这种稀疏性为优化计算提供了机会。 为什么稀疏计算对于MoE至关重要？ 降低计算成本： 只激活部分专家，避免了对整个模型进行密集计算。 提高模型容量： 允许使用更多的专家，而不会显著增加计算负担。 提升模型表达能力： 每个专家可以专注于不同的输入特征或任务，从而提高整体模型的泛化能力。 MoE模型的基本结构 …
稀疏化（Sparsity）推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速
稀疏化推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速 各位听众，大家好！今天我将为大家分享一种在移动端实现模型加速的有效方法：利用结构化剪枝进行稀疏化推理，并重点讲解如何实现2:4稀疏加速。 1. 稀疏化的必要性与优势 深度学习模型在追求更高精度的同时，模型体积和计算复杂度也日益增长。这给移动端部署带来了严峻挑战，因为移动端设备的计算资源和内存空间都非常有限。因此，模型压缩变得至关重要。 模型压缩技术有很多种，例如量化、知识蒸馏和剪枝。其中，剪枝技术通过移除模型中冗余的连接或神经元，来减小模型大小并提高推理速度。稀疏化是剪枝的结果，指的是模型中大部分权重值为零。 稀疏化的优势主要体现在以下几个方面： 减少模型大小： 稀疏化后的模型存储空间需求降低，更易于部署到资源受限的移动端设备上。 加速推理速度： 更少的非零权重意味着更少的乘法和加法运算，从而降低计算复杂度，提高推理速度。 降低功耗： 减少的计算量也意味着更低的功耗，这对于移动设备的电池续航至关重要。 2. 结构化剪枝与非结构化剪枝 剪枝技术可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝。 非结构化剪枝： 这种方法可以随意地移除模型中的单个权重， …
SciPy 稀疏矩阵：处理大规模稀疏数据的内存与计算优化
好的，各位观众，欢迎来到“稀疏矩阵奇妙之旅”讲座！今天咱们不聊八卦，只聊数据，而且是那种“稀疏”到骨子里，但又蕴藏着巨大能量的数据。 什么是稀疏矩阵？别怕，没那么玄乎！ 想象一下，你手里有一张巨大的表格，记录了全国人民和他们喜欢的电影。如果每个人都看了所有电影，那这张表就满满当当，毫无空隙。但现实是，大部分人只会看一小部分电影，所以这张表上会布满大量的空白。这些空白，我们就可以认为是“0”。 如果一张矩阵（也就是表格）里，大部分元素都是0，我们就说它是“稀疏矩阵”。反之，如果大部分元素都不是0，那就是“稠密矩阵”。 为啥要用稀疏矩阵？难道0不是可以忽略的吗？ 理论上是这样，但实际上，当数据量大到一定程度，忽略0的代价就太大了！ 内存告急： 稠密矩阵会老老实实地把每一个元素都存起来，不管它是0还是啥。如果你的矩阵大到几百万行几百万列，哪怕只有1%的非零元素，剩下的99%的0也会把你的内存榨干！ 计算龟速： 很多矩阵运算，比如乘法，都需要遍历所有元素。如果大部分元素都是0，那我们就在做大量的无用功，浪费时间。 所以，稀疏矩阵的出现，就是为了解决这两个问题：省内存，提速度！ SciPy 稀疏 …