Рубрика «умножение матриц»
Умножение матриц: пример использования расширения ARM SME2 в Apple M4 Pro
2026-03-20 в 6:28, admin, рубрики: Apple M, ARM SME, gemm, векторные инструкции, векторные исчисления, высокопроизводительные вычисления, вычислительные методы, линейная алгебра, оптимизация кода, умножение матриц
Что же такое TPU
2025-06-25 в 13:01, admin, рубрики: Google, tensor processing units, TPU, инференс, умножение матриц
В последнее время я много работал с TPU, и мне было интересно наблюдать такие сильные различия в их философии дизайна по сравнению с GPU.
Главная сильная сторона TPU — это их масштабируемость. Она достигается благодаря и аппаратной (энергоэффективности и модульности), и программной стороне (компилятору XLA).
Общая информация
Я не люблю NumPy
2025-05-19 в 16:26, admin, рубрики: numpy, векторы, матрицы, работа с массивами, умножение матриц
Говорят, что невозможно возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.
Сравнение Google TPUv2 и Nvidia V100 на ResNet-50
2018-04-29 в 14:10, admin, рубрики: Cloud TPU, Google Cloud Platform, gpgpu, Nvidia V100, ResNet-50, RiseML, TensorFlow, TPU, TPUv2, высокая производительность, глубокое обучение, машинное обучение, Облачные вычисления, тензорный процессор, умножение матриц
Недавно Google добавила к списку облачных услуг Tensor Processing Unit v2 (TPUv2) — процессор, специально разработанный для ускорения глубокого обучения. Это второе поколение первого в мире общедоступного ускорителя глубокого обучения, который претендует на альтернативу графическим процессорам Nvidia. Недавно мы рассказывали о первых впечатлениях. Многие просили провести более детальное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.
Объективно и осмысленно сравнить ускорители глубокого обучения — нетривиальная задача. Но из-за будущей важности этой категории продуктов и отсутствия подробных сравнений мы чувствовали необходимость провести самостоятельные тесты. Сюда входит и учёт мнений потенциально противоположных сторон. Вот почему мы связались с инженерами Google и Nvidia — и предложили им прокомментировать черновик этой статьи. Чтобы гарантировать отсутствие предвзятости, мы пригласили также независимых экспертов. Благодаря этому получилось, насколько нам известно, самое полное на сегодняшний день сравнение TPUv2 и V100.
Читать полностью »