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Setting Up CUDA, CUDNN, Keras, and TensorFlow on Windows 11 for GPU Deep Learning
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Sakana AIは、@NVIDIAとの共同研究で、スパースなTransformer言語モデルの推論・学習を高速化する新しいGPUカーネルとデータ形式を開発しました。ブログ：https://t.co/SqFkkKvkbdLLMのコストの大部分を占めるフィードフォワード層では、実は各トークンに対して大半の活性がほぼゼロで無駄な計算に なっています。ReLUと軽いL1正則化を組み合わせれば、性能をほとんど落とさずにスパース率を95%以上まで引き上げられます。ところが現代のGPUは密な行列積に最適化されており、従来のスパース形式は不規則なメモリアクセスのせいで理論上の高速化が相殺されてしまいます。そこで私たちは、① 最適化されたタイル型matmulカーネルにそのまま組み込める新しいスパース格納形式 TwELL (Tile-wise ELLPACK) と、② 複数のスパースmatmulを融合してスループットを最大化するカスタムCUDAカーネルを考案しました。数十億パラメータ規模のスパースLLMを実際に学習・評価したところ、20%以上の高速化と、ピークメモリ・消費電力の大幅な削減を達成しました。
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Installing Tensorflow-GPU and Keras for R (and Python) on Windows in 2024
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