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cuSPARSE
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新的码本布局可在单 GPU 上实现大规模自组织映射
研究人员开发了一种新颖的特征主导码本布局，用于稀疏二元自组织映射，显著提高了内存效率和训练速度。这种优化使得创建更大的图谱成为可能，能够扩展到单台消费级 GPU 上的 100 万个以上神经元。新方法比现有实现方式快得多，能够训练以前因内存限制而无法实现的 MEDLINE 大规模图谱。
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AI 系统优化科学计算的 GPU 内核性能
研究人员开发了两个新颖的系统 SparseDitto 和 KernelBrain，旨在优化各种计算任务的 GPU 内核性能。SparseDitto 利用基于 LLM 的代理生成稀疏矩阵运算的自定义 GPU 内核，在 NVIDIA 硬件上实现了比 cuSPARSE 等现有库显著的加速。KernelBrain 采用粗粒度到细粒度、预算感知的搜索策略来优化 GPU 内核，与 PyTorch 和其他最先进的内核代理相比，提高了质量和效率。