Notice bibliographique
Résumé
Matrix multiplication is a fundamental building block of many high-performance computingapplications. One example is machine learning, where recent advancements have motivated the usage of ever larger matrices. Supporting this growth is difficult due to the exponential scaling of the compute requirements for matrix multiplication. Much effort has gone into lightening this burden, with sparsity being an area of particular focus. One approach for improving dense matrix multiplication through sparsity is theuse of “butterfly matrices”, which approximate a single dense matrix as the product of log(N) distinct sparse matrices with fixed sparsity patterns. Compared to dense matrix-matrix multiplication, butterfly matrix multiplication is advantageous as it scales with O(N^2 ∗ log(N)), which is a significant improvement over O(N^3). The fixed sparsity patterns of butterfly matrices allows their behaviour to be well studied, and their operation to be deeply optimised. While butterfly matrices offer many advantages, current implementations onGPUs are unable to take full advantage of them, as the sparsity patterns are at odds with conventional GPU I/O and cache designs. This thesis presents the acceleration of butterfly matrix multiplication on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), using their reconfigurability to address the memory access problems. It covers the design and implementation of a dedicated butterfly accelerator, as well as the build flow used to deploy it. We create a testbed to evaluate the accelerator against a GPU performing dense matrix multiplication over matrix dimensions ranging from
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».