自动并行化是指在程序开发中,自动地将单线程代码转换为多线程代码,以实现并行执行,从而提高程序的执行效率。
自动并行化是一种编译器优化技术,它通过分析程序的数据依赖性和控制依赖性,自动地将单线程代码转换为多线程代码,以实现并行执行。
自动并行化可以自动地将程序转换为多线程代码,从而提高程序的执行效率。此外,自动并行化还可以减少程序员的工作量,降低开发难度。
自动并行化可以应用于各种类型的程序,包括科学计算、数据处理、机器学习等领域。
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊(Hao Zhang)博士论文新鲜出炉,主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来,机器学习领域的创新不断加速,SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂,许多系统都试图提供全面的性能。尤其是,机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外,将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本,且性能通常低于预期。 近日,
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,这种方法虽然方便,但需要创建或移动许多临时张
今天小强带来java8的Stream,Stream是java8中新增加的一个特性,被java猿统称为流。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用CUDA为GPU编程实在太难了。 为了让没有CUDA编程经验的人写出和专家效率相当的GPU代码,现在OpenAI推出了一种新的语言和编译器——Triton。 它的难度比CUDA低,但是性能却可与之相媲美。 OpenAI声称: Triton只要25行代码,就能在FP16矩阵乘法shang上达到与cuBLAS相当的性能。 OpenAI的研究人员已经使用Triton,来生成比同等Torch效率高出1倍的内核。 Triton项目的负责人Philippe
Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。
「她的研究几乎影响了计算机科学发展的整个历程。」2007 年 2 月,图灵奖第一次授予给一位女性,以表彰她在编译器设计和机器架构方面做出了开创性贡献。
作为编译器优化领域杰出的学者,Frances Allen见证了编译器高速发展的黄金时代。
转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章 https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models-5faa86199c1fmedium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models-5faa86199c1f
1.通常我们在获取到一个list列表后需要一个挨着一个的进行遍历处理数据,如果每次处理都需要长时间操作,那整个流程下来时间就是每一次处理时间的总和。
Taichi是基于python开发的高性能图形编程语言,为了解决python速度较慢的问题,特别设计了编译器,进一步提高了图形编程应用的生产力和可移植性。按Boss胡的说法是你只要装好了Taichi,别人的代码你copy过来基本上就可以直接用了,而不像OpenGL的一些你还得安装很多其他依赖库才能跑代码。
羿阁 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你说,咱今天可以不加班不? 不,到点走不了,今天这班你必须得加。 如此冷冰冰的回答,来自一个可以免费调戏千亿参数大模型的网站: 这个网站是依托Meta AI开源的预训练语言模型OPT-175B做的,背后团队来自加州大学伯克利分校。 最近该网站在twitter有点火。 再加上不用注册,可以“白嫖”,不少人一边大呼Nice,一边已经去网站“到此一游”了。 如果你之前不知道它,不妨现在跟我们去玩一玩。 这是一个什么网站? 网站主页整个看起来还挺清爽,
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进,以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中,连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
range(int startInclusive, int endExclusive) rangeClosed(int startInclusive, int endInclusive)
Sun在2009年开启了代号为“dolphin”的工程,计划在JDK1.7中加入lambda表达式、虚拟机模块化支持、动态语言支持等新特性。但是由于深陷商业竞争,市值严重缩水,Sun无法在预计的时间内完成JDK的迭代。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。
来源:机器之心本文约4600字,建议阅读10+分钟你有在使用JAX吗? 近年来,谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎来了迅猛发展,很多研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。但 JAX 是否真的适合所有人使用呢?这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨,希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来,JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年,DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑(Google
自 2018 年底推出以来,JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年,DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑(Google Brain)和其他机构的项目也都在使用 JAX。
> 公众号:[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk),网站:[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
上一篇文章:(1条消息) 【JDK8 新特性 6】收集Stream流中的结果_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
MapReduce,学习分布式系统必读的经典佳作,写在本系列的开篇。文章按该paper的思路解析Map Reduce编程模型核心思想和关注点、案例及其实现
和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时,数据会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。
Mojo🔥 是基于 Python 而生的编程语言,它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能,能够实现硬件的丰富功能,如多核、向量单元和加速器单元。Mojo🔥能对大量低级 AI 硬件进行编程,并且轻松扩展模型,为开发者提供卓越的性能体验。
(可以跳过的废话) Dialect可以算是MLIR设计的灵魂所在,但是在学习MLIR过程中,众多Dialect也会带来很多困惑:某个Dialect具体作用和含义是什么?为什么要lowering到某个Dialect?虽然官方文档中有Dialect相关的文档,但是一方面文档给出的信息有限,有的文档并没有对Dialect做整体介绍(比如SCF Dialect,甚至都没介绍其全称);另一方面缺少对各个Dialect之间关系的介绍。这给深入理解Dialect带来一些困难。在翻阅MLIR讨论区的时候意外发现了一篇对Dialect的介绍:codegen-dialect-overview,觉得受益匪浅,整理分享给大家。
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言,它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能,能够实现硬件的丰富功能,如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程,并且轻松扩展模型,为开发者提供卓越的性能体验。
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数,使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法,因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit()。
选自facebook research 机器之心编译 机器之心编辑部 今天,Facebook 人工智能实验室宣布发布 Tensor Comprehensions,这是一个 C++库和数学语言,它能帮助缩小使用数学运算的研究人员和专注在各种硬件后端运行大规模模型的工程师之间的距离。Tensor Comprehensions 的主要区别特征是它使用一种独特的准时化(Just-In-Time)编译来自动、按需生成高性能的代码,这正是机器学习社区所需要的。 生产力的数量级增长 创造全新高性能机器学习模型的典型工作流
机器之心原创 作者:蒋思源 近日,Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b(R2017b),该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持,并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。此外,MATLAB 这次更新最大的亮点是新组件 GPU Coder,它能自动将深度学习模型代码转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码,G
近日,Github 上开源的一个专注模块化和快速原型设计的深度强化学习框架 Huskarl 有了新的进展。该框架除了轻松地跨多个 CPU 内核并行计算环境动态外,还已经成功实现与 OpenAI Gym 环境的无缝结合。TensorFlow 发布了相应的文章来报道此研究成果。
选自GitHub 作者:Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、蒋思源 近日,Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang,适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络(如深度神经网络)。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址:https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络(如深度神经网络)定义
刚刚,清华自研的深度学习框架,正式对外开源。“贵系”计算机系的图形实验室出品,取名Jittor,中文名计图。
图 1:根据 GitHub star 和贡献评选出的 2018 顶级 Python 库。形状大小与贡献者数量成正比
出处:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html
作者: Yuliang Liu, Shenggui Li, Jiarui Fang, Yanjun Shao, Boyuan Yao, Yang You
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分,主要用于并行计算,特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题,例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务(Fork),然后将这些小任务的结果汇总起来(Join),从而达到并行处理的效果。
说起程序员的话,人们想到的都会是哪些理工科的男生,因为女生称为程序员的人真的是少之又少,所以男性几乎称霸了程序的天下 。但是也并非所有牛逼的程序员都是男生,像余国荔,就是女程序员中的叫佼佼者,虽然余国荔并不是女程序员第一人,但是余国荔却是最牛逼的 。
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
2020年8月4日,Frances E. Allen去世了,那天刚好是她88岁的生日。
MapReduce是一个编程模型,以及处理和生成大型数据集的一个相关实现,它适合各种各样的现实任务。用户指定计算的map和reduce函数。底层运行系统自动地将大规模集群机器间的计算并行化,处理机器故障,以及调度机器间通信以充分利用网络和磁盘。程序员会发现这个系统很好使用:在过去的去年中,超过一万个不同的MapReduce程序已经在Google内部实现,平均每天有十万个MapReuce作业在Google集群上被执行,每天总共处理20PB以上的数据。
JAX 中的默认数组实现是 jax.Array。在许多方面,它与您可能熟悉的 NumPy 包中的 numpy.ndarray 类型相似,但它也有一些重要的区别。
在本篇博客中,我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程,特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
Huan Gao#, Zhewei Liang#, Qingfeng Guan*, Xun Liang & Wen Zeng (2024): A parallel framework on hybrid architectures for raster-based geospatial cellular automata models, International Journal of Geographical Information Science, DOI: 10.1080/13658816.2024.2343776
[ 导读 ]对深度学习做出巨大贡献的Yoshua Bengio,他与Yann Lecun和Geofrey Hinton等人在今年3月获得了图灵奖。近几年,深度学习技术的大爆炸式发展,除了理论方面的突破外,还有基础架构的突破,这些都奠定了深度学习繁荣发展的基础。
Snakemake是一款流行的生物信息学工作流管理系统,由Johannes Köster及其团队开发。它旨在降低复杂数据分析的复杂性,使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。Snakemake的设计灵感来自于Makefile,但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的,使用Python语言进行工作流的定义,这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。
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