跳转至

笔记

  • 分类于 Programming
  • 需要 4 分钟阅读时间

Cuda Driver Runtime

导言

Divide the bulky and outdated content about cuda runtime env into individual posts, ensuring both the thematic integrity and a balanced size for each blog entry.

AI Hardware & Accelerators

导言

  • 牧本定律由1987年牧村次夫提出，半导体产品的发展历程总是在“标准化”和“定制化”之间交替摆动，大概每十年摆动一次，揭示了半导体产品性能功耗和开发效率之间的平衡，这对于处理器来说，就是专用结构和通用结构之间的平衡—专用结构性能功耗优先，通用结构开发效率优先。
  • 贝尔定律是由戈登贝尔在1972年提出的一个观察，即每隔10年，会出现新一代计算机（新编程平台、新网络连接、新用户接口、新使用方式），形成新的产业，贝尔定律指明了未来一个新的发展趋势，这将会是一个处理器需求再度爆发的时代，不同的领域、不同行业对芯片需求会有所不同，比如集成不同的传感器、不同的加速器等等。

生产特殊的硬件：

  1. 带来的加速比和能耗收益，达到10倍百倍都是很正常的。
  2. 但是开发成本也是巨大的，包括芯片设计，流片成本，软件栈的开发，商业化的推广。
  3. 开发周期也相当长。需要对当前的技术的未来具有前瞻性。不要生产出来就过时了。

常见的例子，用于并行计算的GPU， H265视频编解码单元, Google TPU芯片、车载芯片、手机AI芯片。

AI领域的至今不变的特点：

  1. 基于反向传播和梯度/参数更新的整体逻辑
  2. 需要保存大量的参数来表征问题，以高维矩阵的形式存储，所以矩阵运算十分常见
  3. 训练由于要计算并更新梯度，一般是计算密集。但是推理一般是访存密集。

现在大火的transformer，除非它就是AGI的最理想模型，不然为一个模型专门定制硬件，很容易钱就打水漂了。为自己的算法模型定制一块AI芯片，如特斯拉。但应用面越窄，出货量就越低，摊在每颗芯片上的成本就越高，这反过来推高芯片价格，高价格进一步缩窄了市场，因此独立的AI芯片必须考虑尽可能适配多种算法模型。1

当然，也可以从workload的应用出发，分析有什么重复的热点，值得做成专用的电路单元。

Ideas around T2I2V models

导言

当前主流的多模态生成模型（如图像生成text2image和视频生成text2video）主要采用Latent Stable Diffusion的方案框架。为了减少计算量，图像/视频等模态的数据（噪声）先经过VAE压缩得到Latent Vector，然后在文本信息的指导下进行去噪，最后生成符合预期的图像或视频。

排行榜: (T2I, ImageEdit, T2V, I2V, )

  • Vbench
  • lmarena

  • artificialanalysis

  • 当前主流的多模态生成模型（如图像生成和视频生成）主要采用Latent Stable Diffusion的方案框架。为了减少计算量，图像/视频等模态的数据（噪声）先经过VAE压缩得到Latent Vector，然后在文本信息的指导下进行去噪，最后生成符合预期的图像或视频。

  • 当前主流的多模态理解模型一般采用视觉编码器 + 模态对齐 + LLM的算法流程，充分复用已有视觉编码器的理解能力和LLM的基础能力。训练过程一般分为多个阶段，如先进行模态对齐的一阶段预训练，然后进行二阶段的参数微调。

Understand deeper ： Why xxx is useful?

导言

明白设计(数据构造，模型设计, 训练流程)的有效性，是抓住问题核心的关键。有助于在众多的AI论文里筛选出有效结论。

  • 一些AI大厂只是通过不断的微调，消融尝试，堆砌最新的trick方法达到SOTA，再提出一些听上去make sense的观点来发论文。但是其观点的可迁移性难以保障。
  • 但是一些研究人员专注在AI的有效性，可解释性的探索：虽然难有直接产出，但是对AI技术的未来方向提供了宝贵的信息。（e.g., 研究模型参数和层的有效性，流程的必要性）

通过这些宝贵的信息，才能渐渐知道能被时间检验过的经验是什么。

本文将聚焦于归档 有效性相关的工作。