AI硬體與軟體堆疊
ReLU或層正規化這類逐元素運算,在AI的計算中相對於運算次數而言容易耗費時間,其原因下列何者正確?
- A因為ReLU的運算次數比矩陣相乘還多
- B因為相較於讀寫各元素的量,計算很少,所以速度由記憶體頻寬決定
- C因為逐元素運算無法在GPU上執行
查看答案與解析
正確答案:B. 因為相較於讀寫各元素的量,計算很少,所以速度由記憶體頻寬決定
ReLU只是讀取各元素、與0比較後寫入,每個元素的計算極少。由於運算強度非常低,耗費的時間不是由運算單元的效能,而是由記憶體頻寬決定。即使在運算次數上只佔整體的一小部分,在時間上卻可能佔有不可忽視的比例。因此會將它融合到矩陣相乘之後,或把正規化合併為一個kernel,以減少記憶體的讀寫。
- A. 運算次數比矩陣相乘少得多。
- B. 正確。是可藉由融合加速的代表性運算。
- C. 可以在GPU上執行。