CuTe后端核心库： 这是NVIDIA在2024年的CUTLASS 3.0中新增的重要功能，用于描述和操作线程和数据的张量，是C++CUDA模板抽象的集合，用于定义和操作线程和数据的分层多维布局。...有了这些工具，我们可以快速设计、实现和修改所有密集的线性代数运算。 CuTe的核心抽象是分层多维布局，可以用数据数组来表示张量。布局的表示足够强大，几乎可以表示实现高效密集线性代数所需的一切。...CUTLASS 4.0扩充Python的支持 Python作为目前普及度最靠前并且上手度非常轻松的编程语言，如果缺少对这方面的支持，将会大大影响应用的普及程度。...CUTLASS基于前面版本对C++的内核编程抽象的丰富生态系统，以DSL（domain-specific languages）这些Python原生接口，用于基于核心CUTALSS和CuTe概念编写高性能...这是一个低级编程模型，与CuTe C++抽象完全一致，暴露了布局、张量、硬件原子等核心概念，以及对硬件线程和数据层次结构的完全控制。
3.2 张量 在我们的实现中，张量是一个类型化的多维数组。...布局（placement）算法的一个输入是成本模型（cost model），该模型包含每个计算图节点的输入和输出张量的大小（字节）估计，以及每个节点在获得输入张量之后所需的计算时间估计。...张量 C 依赖于张量 I，当 TensorFlow 需要计算张量 C 相对于张量I的梯度时，它首先在计算图中找到从 I 到 C 的路径。...输入中每个 node:port 都替换为一个 feed 节点，该节点将从用于 Run 调用的 Rendezvous 对象中获取输入张量。...例如，对于具有 if-conditional 的模型，梯度计算需要知道采用了条件的哪个分支，然后将梯度逻辑应用于该分支。
，即： (4) 其中 c 是输入的通道。...这便是在三维张量中应用二维卷积的计算。 很多时候，公式描述显得不是很直观，图二是堆叠的二维卷积的可视化。其中，与输入、输出、卷积核相关的标记带有前缀 I、O、K。...在实现中，软件的执行过程分为两部分： 准备阶段：加载模型，配置输入缓冲区；重排权重，使其内存布局适用于后续计算； 运行阶段：对于每个输入，运行 ⌈∗/⌉∗⌈/⌉次核心循环，每次使用 GEMM 方法计算出...每计算一个空间位置的输出，使用一个间接缓冲区；空间位置相同而通道不同的输出使用相同的间接缓冲区，缓冲区中的每个指针用于索引输入中 个元素。...可以看到，这里的 A、B、C、D 四个输入缓冲区，相邻的两个缓冲区所指向的地址区域有 (−)/ ，这里即为 2/3 ，各个缓冲区中指针的坐标也已标明。
公司和雇主为能够克服这些挑战的人们付出了高昂的价格。 Python语言和框架在准备和处理模型的输入和输出数据方面效率低下。据估计，AI 计算工作量的 90％ 用于数据准备。...Rust 代码 Rust 代码用于加载输入图像加载并执行Tensorflow模型以识别该图像上的内容。...let flat_img = ssvm_TensorFlow_interface::load_jpg_image_to_rgb8(&img_buf, 192, 192); // 用图像作为输入张量运行模型...，并获取模型输出张量。...c=wx ? 欢迎进入千人 QQ 群 (537539545) 交流！
作为 Python 缓冲区协议的前身，它定义了一种从其他 C 扩展中访问 NumPy 数组内容的方法。 __array__() 方法，用于要求任意对象将自身转换为数组。...对于缓冲区和__array_interface__协议，对象描述其内存布局，NumPy 会完成其他一切（如果可能的话，就是零拷贝）。...DLPack 的 Python 规范页面详细解释了__dlpack__协议。 数组接口协议 数组接口协议定义了一种让类似数组对象重新使用彼此的数据缓冲区的方式。...对于缓冲区和 __array_interface__ 协议，对象描述其内存布局，NumPy 执行其他所有操作（如果可能，零拷贝）。...数组接口协议 数组接口协议定义了类似数组的对象重复使用对方的数据缓冲区的方式。
； 相比起C、Java、C++来讲，Python的语法更简单，更高级，只需要更少行数的代码便能实现其他编程语言同样的功能； Python的跨平台能力。...神经网络运算的本质是通过张量运算来拟合输入张量与输出张量之间的映射关系。 并行运算是Tensorflow的主要优势之一。...也就是说你可以通过代码设置来分配你的CPU、GPU计算资源来实现并行化的图运算。 Tensorflow框架中所有的工具库都是用C或者C++来编写，但它提供了用Python来编写的接口封装。...PyTorch是最大的深度学习库，允许开发人员通过加速GPU执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch还提供丰富的API，用于解决与神经网络相关的应用问题。...这个接口可以用于把图像、音频、以及其他二进制流数据表示为多维实数数组。为了把这个库应用到机器学习中，掌握Numpy的操作对于开发者而言意义重大。 07 Pandas ?
文中带有大量链接，点击阅读原文，查看文中所附资源 阅读本教程后，你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用，比如这个能识别食物的网页 。...人工智能（AI）正在改变我们的生活。但是，AI 应用所需要的，远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计，在生产环境中，95% 的人工智能计算都是用于推理的。...用图像作为输入张量运行模型，并获取模型输出张量。 //5.1 初始化模型，并将模型类型指定为 TensorFlow Lite。...); //5.2 指定模型的输入张量名称、数据和形状，以及输出张量名称。...支持多个输入和输出张量。运行该模型。
间接卷积算法没有将实际数据从输入张量复制到 Im2Col 缓冲区，而是设置了一个间接缓冲区（Indirection Buffer），其中包含指向用于计算每个输出像素的输入像素行的指针。...间接缓冲区依赖于多个参数：输入、输出和滤波器张量的形状，卷积步幅、扩张和隐式填充，以及指向输入张量和显式零张量的指针，以及输入张量中像素行的步幅。...在实现过程中，软件的执行过程分为两部分： 在准备阶段，需要执行加载模型配置输入缓冲区以及重排权重使其内存布局适用于后续计算两个工作。...间接缓冲区布局 间接缓冲区可以理解为一组卷积核大小的缓冲区，共有 × 个，每个缓冲区大小为 × （每个缓冲区对应某个输出要使用的输入地址）。...每计算一个空间位置输出，使用一个间接缓冲区；空间位置相同而通道不同的输出使用相同间接缓冲区，缓冲区中的每个指针用于索引输入中 IC 个元素。
除了应用极广的循环优化，在 AI 编译器底层还存在指令和存储这两种不同优化。指令优化指令优化依赖于硬件提供的特殊加速计算指令。这些指令，如向量化和张量化，能够显著提高计算密度和执行效率。...张量化在 AI 应用日益广泛的今天，程序运行的数据形式经历了显著的演变。特别是以神经网络为代表的神经网络模型，其内部数据形式为多维矩阵，通常称为张量。...例如，在计算机视觉任务中，典型的输入数据具有 N, C, H, W 的维度，其中 N 代表批次大小，C 代表通道数，H 和 W 分别代表图像的高度和宽度。...Tensor Core 是一种特殊的硬件单元，设计用于高效执行深度学习中的张量运算，如矩阵乘法和累加操作，这些操作是神经网络模型中的核心组成部分。...// "aligned" 表示输入矩阵是内存对齐的// "m8n8k32" 表示操作涉及的矩阵维度，这里 m=8, n=8, k=32// "row" 和 "col" 表示矩阵 A 和 B 的布局，分别是行和列
在上一篇文章【Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll】介绍了如何在Windows平台下编译tflite为动态链接库tensorflowlite_c.dll...，接下来介绍如何使用tensorflowlite_c.dll。...上一篇文章中我们编译的tflite库为c语言接口，即c_api，在使用过程中，只需下面一条include语句即可： #include "tensorflow/lite/c/c_api.h" 注意，如果不想亲自动手编译...TfLiteInterpreterAllocateTensors: 为所有的Tensor分配空间，用于向系统请求分配空间。...c_api.h" #pragma comment( lib, "tensorflowlite_c.dll.if.lib" ) using namespace std; TfLiteTensor* input_tf
在机器学习的应用中，输入通常是多维数组的数据，而核通常是由学习算法优化得到的多维数组的参数。我们把这些多维数组叫做张量。...当处理图像时，我们通常把卷积的输入输出看作 3 维的张量 [C,W,H]=[[·]{W×H},[·]{W×H},[·]{W×H}] ，其中一个索引 C 用于表明不同的通道（比如 RGB 三通道 [...程序中的张量是一个多维数组的数据结构。...用编程语言来说，输入是若干张量，输出也是若干个张量，并且无副作用（参考函数式编程）的函数称之为张量计算。...Tensor 卷积运算 当中张量的内存布局为 NHWC 时，卷积计算相应的伪代码如下。其中外三层循环遍历输出 C 的每个数据点，对于每个输出数据都需要经由内三层循环累加求和得到（点积）。
PyTorch 2.2还对torch.compile做了许多改进，包括改进了对编译优化器的支持，以及TorchInductor融合和布局优化。...PyTorch 2.2新特性 首先请注意，如果从源代码构建PyTorch 2.2，需要GCC 9.4或更高版本，PyTorch 代码库已从C++ 14迁移到C++ 17。...用户还可以通过 DeviceMesh 轻松管理底层process_groups，以实现多维并行。 DeviceMesh在处理多维并行性（如3D并行）时很有用。...用于多张量优化器编译的inductor中缺少的主要功能是foreach算子的高效编码生成。...在调度器内部，将所有在下放过程中注册的缓冲区列表凝聚到ForeachKernelSchedulerNodes中（FusedSchedulerNode的子类）。
它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。...TensorFlow基础 要想初步学会TensorFlow框架，必须先理解三个概念，张量、计算图、会话。 张量是TensorFlow的数据模型，TensorFlow中所有运算的输入、输出都是张量。...例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练 op。 在TensorFlow中张量可以被理解为多维数组。...TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。 TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言....目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用, 它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持.
另外可以考虑使用面向对象编程（OOP）或函数式编程（FP）范式。 接着就基于上面设计的框架架构中的子功能去逐项实现，比如实现张量库。那么什么是张量库？...张量库是一种专门用于处理多维数组数据的软件库，主要用于科学计算和机器学习领域。张量库的核心功能是对张量进行高效的数学运算，尤其是在大规模并行计算中表现出色。...张量是深度学习中的基本数据结构，类似于多维数组。实现张量的基本操作，如加法、乘法、转置、切片等。同时需要考虑优化张量操作的性能，如使用高效的线性代数库（如BLAS、Eigen）或GPU加速。...再实现模型构建器，提供一个用于构建和组合神经网络层的接口，同时实现模型的保存和加载功能。...在构建深度学习框架时，需要提供一个用于加载、预处理和批处理数据集的接口，并且支持常见的数据集格式（如CSV、图片、文本等）。同时需要考虑实现多线程或异步加载以提高性能。
几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...对于不同维数的张量有不同的名称和表示方法： 标量: 一个数字，比如：1,2,3 向量: 一个数组，[1,2,3] 矩阵: 二位数组，[[1,2],[1,3],[2,3]] 张量:...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow
它还增加了对其他语言的绑定和用于部署到移动设备的接口。这些功能使我们能够利用 PyTorch 的灵活性，同时将我们的应用程序带到完全无法获得或会带来昂贵开销的完整 Python 运行时的地方。...同一概念的另一个名称是多维数组。张量的维数与用于引用张量内标量值的索引数量相一致。 图 3.2 张量是 PyTorch 中表示数据的基本构件。 PyTorch 并不是唯一处理多维数组的库。...如果我们希望张量成为编程工具箱中的首选工具，那么理解张量的能力和 API 是很重要的。在下一章中，我们将把这些知识应用到实践中，并学习如何以一种能够利用神经网络进行学习的方式表示多种不同类型的数据。...3.11 广义张量也是张量 对于本书的目的，以及一般大多数应用程序，张量都是多维数组，就像我们在本章中看到的那样。...有时，我们使用的通常张量被称为稠密或分步，以区别于使用其他内存布局的张量。 与许多事物一样，随着 PyTorch 支持更广泛的硬件和应用程序范围，张量种类的数量也在增加。
- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...张量计算引擎是用于处理多维数组（即张量）操作的软件库，它们在深度学习、机器学习、科学计算和数据分析等领域至关重要。以下是几个常见的张量计算引擎： 1....NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...MXNet: MXNet 是一个灵活高效的深度学习框架，由 Amazon Web Services（AWS）支持，支持多种语言接口（包括Python）。...Theano: 虽然 Theano 已经在2017年底宣布停止开发，但它曾经是深度学习领域的先驱之一，特别是在学术界。Theano 提供了一个用于定义、优化和评估数学表达式的库，尤其擅长处理多维数组。
应用特定的初步校准以维持系统精度，系统还能耐受±5°C的温度波动，有效位仅下降1位。假如进行系统的主动反馈控制和监测，环境温度影响可减轻，位精度有望进一步提高。 2....硬件架构：光子张量核心（PTC）与数字控制接口（DCI） ① PTC（光子张量核） 4个128×128 PTC，基于Global Foundries 90nm光子工艺，单芯片尺寸14.00×...② 统一缓冲区与数据接口 268MB统一缓冲区存储权重、激活值等数据，支持1,024 GB/s的权重传输带宽和256 GB/s的IO管道带宽，确保数据高效流转。...设计 PTC是光子处理器的计算核心，集成了光子器件与模拟电路，专用于执行矩阵向量乘积（MVP）等张量运算，支持ResNet、BERT等复杂AI模型的底层计算需求。...但设计时需平衡权重编程速率与向量输入速率，以支持数据依赖型AI任务（如Transformer的动态权重选择）。
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