斯坦福华人天团意外爆冷!AI用纯CUDA-C编内核,竟干翻PyTorch
本想练练手合成点数据,没想到却一不小心干翻了PyTorch专家内核!斯坦福华人团队用纯CUDA-C写出的AI生成内核,瞬间惊艳圈内并登上Hacker News热榜。团队甚至表示:本来不想发这个结果的。
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下面是一个使用PyTorch构建的CIFAR-10图像分类模型,通过深度卷积神经网络(CNN)和多种优化技术达到接近90%的准确率(在CIFAR-10数据集上接近1的准确率实际上是指接近人类水平识别精度,约94-96%,但完全达到100%几乎不可能)。
近年来,深度学习在从大型语言模型(LLM)到机器人技术再到医疗人工智能的众多领域展现出了显著成效。随着研究资源的持续投入,这一领域通过架构创新、更大规模的数据集和先进硬件而不断发展。然而,深度学习的基础构建模块——人工神经元,自1943年首次数学表述以来几乎保
近年来,PyTorch已在学术界和工业界稳固了其作为主流深度学习框架的地位。随着PyTorch 2.0的发布,其核心功能之一torch.compile为用户提供了显著的性能优化能力。本文将从实用角度出发,介绍一些torch.compile的核心技巧,以提升日常
近日,摩尔线程正式发布Torch-MUSA v2.0.0版本,这是其面向PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库的重要升级。新版本基于MUSA Compute Capability 3.1计算架构,支持原生FP8数据类型,支持PyTorch 2.5.0,并通