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Isa
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ExaGEMM 框架通过低比特 GEMM 优化提升 CPU 机器学习推理性能 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了 ExaGEMM，这是一个旨在优化传统 CPU 上机器学习推理的低比特通用矩阵乘法 (GEMM) 操作的框架。该框架解决了有效执行通常不适合标准 CPU 架构的超低比特精度计算的挑战。ExaGEMM 共同设计了参数化内核和轻量级 SIMD 指令集架构 (ISA) 支持，分析了寄存器可行性、计算成本和硬件开销等因素，以显著缩小搜索空间。与纯软件基线相比，该系统在机器学习模型的延迟方面实现了 13.29 倍的提升，特别突出了…
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闪电视频编辑器使用稀疏注意力加速上下文学习
研究人员开发了一种名为上下文稀疏注意力（ISA）的新型稀疏注意力框架，以解决视频编辑中上下文学习的计算瓶颈。ISA通过修剪冗余上下文并使用动态分组机制来优化注意力计算，从而显著降低延迟。该框架已实现于名为LIVEditor的模型中，据报道，该模型在不牺牲视觉质量的情况下，在多个基准测试中超越了最先进的方法。
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新数据集和方法应对多区域语音修复取证
研究人员开发了一种名为 MIST 的新方法和数据集，以应对检测和定位音频深度伪造中多个被篡改片段的挑战。现有方法难以处理部分语音篡改，即仅一小部分话语被更改。提出的 ISA 框架以粗粒度到细粒度的方式分析音频，识别所有被篡改的区域，而无需预先知道它们的数量。这种方法至关重要，因为当前的深度伪造检测器未能标记经过少量篡改内容的音频。