Nuevas Técnicas para Acelerar Tensores Dispersos

Investigadores del MIT y NVIDIA han desarrollado dos técnicas que aceleran el procesamiento de tensores dispersos, estructuras de datos cruciales para tareas de alto rendimiento en modelos de inteligencia artificial generativa. Estas técnicas complementarias, denominadas «HighLight» y «Tailors and Swiftiles», prometen mejoras significativas en el rendimiento y la eficiencia energética de los sistemas.

HighLight: Encontrando Valores No Nulos

La técnica HighLight permite al hardware encontrar valores no nulos en una variedad de patrones de dispersión. Utiliza una «esparsidad estructurada jerárquica» que divide los valores en bloques más pequeños, facilitando la identificación de valores no nulos y omitiendo ceros. Esta simplicidad permite a HighLight aprovechar al máximo las oportunidades de reducir la computación excesiva.

Tailors y Swiftiles: Acelerando Cargas de Trabajo

Tailors y Swiftiles optimizan la utilización del buffer de memoria en el chip mediante la técnica de «overbooking». Al igual que una aerolínea que vende más boletos de los disponibles, Swiftiles estima el tamaño ideal de las baldosas para asegurar que la mayoría encajen en el buffer. Tailors maneja los datos que no caben, permitiendo una mayor eficiencia en el procesamiento.

Conclusión

Las técnicas HighLight y Tailors/Swiftiles no solo mejoran la eficiencia energética y el rendimiento de los aceleradores de hardware, sino que también mantienen la flexibilidad y adaptabilidad en modelos densos y dispersos. Estas innovaciones son un paso significativo hacia la optimización de los modelos de inteligencia artificial generativa a gran escala.

 

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