硬件感知LDM实现降低激活内存开销
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硬件感知LDM实现降低激活内存开销
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AI 综述
Songlin Yang介绍了一篇LDM论文的硬件感知实现：通过可逆RLS递归，在反向传播时利用每层保存的紧凑辅助信息重建状态，避免保存完整状态，并将Write与下一层Read融合，把主实验E=4窗口内的写操作延迟聚合，以降低激活内存和访存开销。 该实现采用CuTe DSL编写，支持Hopper和Blackwell GPU。
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最新进展11月9日 18:40
硬件感知 LDM 实现：状态回卷与窗口写入大幅降低激活内存和访存开销报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- AGI Hunt硬件感知 LDM 实现：状态回卷与窗口写入大幅降低激活内存和访存开销
硬件感知 LDM 实现以状态回卷和窗口写入降低深度模型的激活内存与访存开销。实现利用可逆 RLS 递归，在反向传播时依据每层保存的紧凑辅助信息重建状态，避免保存 G×Dv×Dk 的完整状态 Ml，并将 Write 与下一层 Read 融合、延迟聚合 E=4 窗口内写操作。该实现采用 CuTe DSL，支持 Hopper 和 Blackwell GPU。
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