Orbitiny: Linux-ის ახალი, პორტატული დესკტოპის გარემო, რომელიც არსებულ DE-ებზე მუშაობს
Linux-ის საზოგადოებამ კვლავ გაგვაოცა ახალი დესკტოპის გარემოთი, სახელწოდებით Orbitiny. ნულიდან Qt-სა და C++-ის გამოყენებით შექმნილი, Orbitiny გამოირჩევა იმით, რომ ის მუშაობს არსებულ დესკტოპის გარემოებზე (როგორიცაა KDE Plasma ან GNOME) ჩვეულებრივი აპლიკაციის მსგავსად. ის ასევე პორტატულია და USB დისკიდანაც კი იწყება. მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ დამუშავების პროცესშია, Orbitiny უკვე სტაბილურობითა და სისწრაფით გამოირჩევა, რაც მას Linux-ის მომხმარებლებისთვის პერსპექტიულ გადაწყვეტად აქცევს.
Hugging Face-მა გამოუშვა pytorch_block_sparse: ახალი ინსტრუმენტი ნერვული ქსელების დასაჩქარებლად და დასაპატარავებლად
კომპანია Hugging Face-მა გამოუშვა pytorch_block_sparse – გაფართოება, რომელიც მიზნად ისახავს ნერვულ ქსელებში მეჩხერი მატრიცების გამოთვლების არაეფექტურობის პრობლემის გადაჭრას. ეს ახალი ბიბლიოთეკა შესაძლებელს ხდის უფრო მცირე ზომის და სწრაფი მოდელების შექმნას, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს საოპერაციო ხარჯებს და აუმჯობესებს საბოლოო მომხმარებლის გამოცდილებას. ის წარმოადგენს torch.nn.Linear-ის მარტივ შემცვლელს, რომელიც იყენებს C++ CUDA შაბლონებსა და CUTLASS-ს მაღალეფექტური ბლოკ-მეჩხერი მატრიცის გამრავლები
მორგებული CUDA ბირთვები: შექმნა, ოპტიმიზაცია და განთავსება kernel-builder-ის გამოყენებით
ეს სახელმძღვანელო დეტალურად აღწერს, თუ როგორ გამოიყენოთ kernel-builder ბიბლიოთეკა მორგებული CUDA ბირთვების შესაქმნელად PyTorch-ისთვის. ის მოიცავს ნაბიჯებს ადგილობრივი განვითარებიდან მრავალ არქიტექტურაზე აწყობამდე, ეფექტური და შენარჩუნებადი სისტემების შექმნას, PyTorch-ის C++ API-ის გამოყენებით ფუნქციების მშობლიურ ოპერატორებად რეგისტრაციას და `nix` გარემოს გამოყენებას რეპროდუცირებადი აწყობის პროცესისთვის. ასევე განხილულია ბირთვების ოპტიმიზაცია, განთავსების გამოწვევები და მათი გაზიარება დეველოპერულ