在数据科学和机器学习中，矩阵乘法是一个常见的操作。NumPy是Python中用于处理矩阵和数组的包，但是它在处理大型矩阵时运行速度较慢。为了解决这个问题，一位程序员使用C语言编写了一个矩阵乘法函数，仅用了150行代...

研究人员发现了一种方法，可以在无需进行矩阵乘法（MatMul）的情况下，依然保持大型语言模型的强大性能，甚至在参数规模达到数十亿时仍然有效。这一突破性技术有望显著提高计算效率，减少资源消耗，并为未来的AI模型...

清华大学与加州大学伯克利分校的研究团队在矩阵乘法领域取得了重大突破，提出了一种创新技术，该技术已经激发了进一步的优化。这一在核心计算操作上的进步，可能在各种应用中带来显著的时间、能源和成本节省。自2010...

来自加州大学的三名研究者提出了一种新技术，可以提高矩阵乘法的效率。矩阵乘法是一种基本的计算操作，被广泛应用于人们日常使用的各种算法中。即使是微小的提高，最终也可能带来显著的时间、计算能力和金钱上的节省...

本文简要介绍了硬件特定的矩阵乘法优化和一般流程，以加速AI代码。现代深度学习算法中，矩阵乘法是常见的操作。优化矩阵乘法的实现可以显著提高模型的训练和推理速度，进而提高模型的准确性和效率。矩阵乘法优化的主...