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English(EN) RED-PIM: Reducing Data Movement for Transformers using Processing-in-Memory

新的RED-PIM技术通过内存内处理大幅降低Transformer延迟

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了RED-PIM，这是一种旨在提高Transformer模型效率的新型算法-架构协同设计。该方法通过在内存内部执行计算（一种称为内存内处理（PIM）的技术）来解决Transformer中显著的数据移动瓶颈。RED-PIM专门针对注意力操作，减少了银行间数据移动，并缩小了中间矩阵，以最小化延迟和计算成本。该系统在较长序列上实现了高达99.99%的推理时间缩减，并在保持准确性的同时，在真实数据集上实现了显著的性能提升。 AI

影响 降低了Transformer推理的计算成本和互连流量，有可能加速其在数据密集型AI应用中的采用。

排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了用于提高Transformer效率的新算法-架构协同设计。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zahra Yousefijamarani, Alaa Alameldeen ·

    RED-PIM：使用内存处理减少Transformer的数据移动

    arXiv:2607.21731v1 Announce Type: new Abstract: Transformers are widely used across many domains, including natural language processing, computer vision, web search, and DNA sequence analysis. Given their broad applicability, improving the performance of transformer models is cri…

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