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    V8优化编译器中的关键思想Sea of Nodes介绍

    Cooper 提议使用一种称为sea-of-nodes的方法,这正是本博文的主题!Sea-of-Nodes 还记得我们用虚线绘制的花哨的数据流图吗?...这些虚线实际上是使该图成为sea of nodes图的原因。 我们选择将控制依赖关系声明为图形中的虚线边,而不是将节点按块分组和排序。...如果我们将该图移除所有非虚线边,并稍加分组,我们将得到: 图片 只要稍加想象并对节点重新排序,我们就能看到这个图与我们刚才看到的简化 CFG 图是一样的:图片 让我们再来看看sea...sea of nodes图通常是通过图形缩减(Reduction)来修改的。我们只需将图中的所有节点排成队列。对队列中的每个节点调用我们的缩减函数(reduction function)。...下面是一些javascript编写的sea-of-nodes实验工具: - json-pipeline - the builder and stdlib of the graph.

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    Python 中文分词:jieba库的使用

    本文内容:Python 中文分词:jieba库的使用 ---- Python 中文分词:jieba库的使用 1.jieba库的安装 2.常用函数方法 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《...The Old Man And the Sea》英文词频统计 3.2 《水浒传》人物出场统计 ---- 1.jieba库的安装 jieba是Python中一个重要的第三方中文分词函数库,需要通过pip...是一种十分便捷的编程语言')) print(jieba.lcut('Python是一种十分便捷的编程语言', cut_all=True)) print(jieba.lcut_for_search('Python...是一种十分便捷的编程语言')) ---- 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《The Old Man And the Sea》英文词频统计 import jieba def getText(...): txt = open("Documents/《The Old Man And the Sea》.txt", "r", encoding='utf-8').read() txt =

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    速度高达百万帧秒,颜水成团队开源RL环境并行模拟器,大幅节省CPU资源

    最近,新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool,该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。...使用 Python 的多进程模式同时执行多个环境来进行加速,实际使用的效率是非常低的。...并且,RL 环境特别是 Atari 环境,常有层层的 Python wrappers,更加增加了环境模拟的额外开销。...基于此,Sea AI Lab团队提出一个全新的环境模拟并行执行部件 EnvPool,使用 C++ 的线程池来异步执行 RL 环境,把 Python wrappers 整合到高速的 C++ 实现中。...大多数场景下,开发者只需要按核心接口实现好 C++ 环境即可,无需写任何额外代码便可直接接入 python

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    单机超越分布式?!强化学习新姿势,并行环境模拟器EnvPool实现速度成本双赢

    根据现有测试结果,使用 EnvPool 并行运行多个强化学习环境,能在正常笔记本上比主流的 Python Subprocess 解决方案快近 3 倍;使用多核 CPU 服务器能够达到更好的性能。...与此同时,EnvPool + CleanRL 的整系统测试表明,使用原始的 PPO 算法,直接把原来基于 Python Subprocess 的主流解决方案替换成 EnvPool,整体系统在标准的 Atari...实际体验效果 EnvPool 只需要一句命令 pip install envpool 就能安装,目前仅支持 Linux 操作系统并且 Python 版本为 3.7/3.8/3.9。...Zichen Liu (刘梓辰)就职于 Sea AI Lab,同时也是新加坡国立大学 NUS 的博士生。...Shuicheng Yan(颜水成),Sea AI Lab负责人、Sea集团首席科学家。

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    100万帧数据仅1秒!AI大牛颜水成团队强化学习新作,代码已开源

    Sea AI Lab的研究人员注意到RL环境,包括游戏引擎,是整个RL训练系统里面最慢的部分,而且处于数据供应端的位置,决定了整个系统吞吐量的上限。...然而这一部件并没有得到研究人员的足够重视,目前最常用的并行执行RL环境的办法是gym.vector_env,即使用Python多进程来进行简单的训练环境并行,使用起来接口能保持不变,可是由于Python...为了提高RL环境的模拟性能及CPU利用效率,Sea AI Lab提供了一个高度并行的RL环境引擎解决方案EnvPool。...与EnvPool对比的RL环境模拟系统包括简易的Python for-loop的多环境执行,业界最常用的gym.vector_env,以及去年刚发布的据研究人员所知的之前最快的环境模拟系统Sample...项目简介 研发团队Sea AI Lab (SAIL)隶属于新加坡冬海(Sea)集团,成立于2020年末,由颜水成挂帅,专注于前沿突破性基础研究。 目前,EnvPool已经在GitHub上开源。

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