标签:BFLOAT16

将浮点8解决AI /毫升开销?
通过凯伦·海曼2023年1月- 12 -评论:2

而追求媒体关于图灵Test-busting ChatGPT的结果,工程师们正在关注硬件运行大型语言模型和其他的挑战深度学习网络。毫升的穿孔列表是如何运行模型更有效地使用更少的力量,尤其是在关键应用程序像无人驾驶车辆延迟成为了生死的问题。人工智能已经……»阅读更多

大的变化在人工智能设计
通过埃德·斯珀林和苏珊兰博- 06年8月,2020 -评论:0

半导体工程坐下来讨论人工智能及其与史蒂文哇,移动到边缘的企业解决方案副总裁在Rambus技术和杰出的发明家;克丽丝阿迪,马克西姆综合执行董事;副总裁Steve罗迪的产品学习小组;和Vinay梅塔,推理技术在Flex Logix营销经理。下面摘录的……»阅读更多

优势的BFloat16 AI推理
通过杰夫•泰特- 03年10月,2019 -评论:0

基本上所有AI训练是用32位浮点。但做人工智能推理与32位浮点是昂贵的,耗电而缓慢。8-bit-integer和量化模型,这是非常快速和最低的权力,是一个主要的投资资金,稀缺资源和时间。现在BFloat16 (BF16)提供了许多用户的一个有吸引力的资产。BFloat16提供本质上t…»阅读更多

更好的利用人工智能的记忆
通过埃德·斯珀林9月- 13,2019 -评论:0

史蒂文哇,Rambus研究员、著名的发明家,谈到使用数字格式扩展内存带宽,可以对分级精度的影响,如何修改不牺牲精度的精度可以玩到,和随机舍入可以扮演何种角色。»阅读更多

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