今天的 AI 模型有數(shù)十億或數(shù)萬億個參數(shù),即輸入和權重。所以我們需要巨大的內存來激活。這當然會對芯片設計產生巨大影響,因為激活存儲器經(jīng)常支配平面布局。我們可以嘗試使用量化、稀疏性、權重共享等概念來減少所需的內存。但它們只能走這么遠,尤其是在模型龐大且持續(xù)增長的情況下。要是有辦法壓縮激活就好了!好吧,Perceive 的 CEO Steve Teig 想出了一個辦法。
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