Bu makale, çekirdeklerin (kernel) elle yazılmak yerine türetilmesi gerektiğini savunan "tang" adlı bir derleyici çerçevesini tanıtıyor. Günümüzdeki derin öğrenme çatıları, belirli işlemci-çip-boyut kombinasyonlarına sabitlenmiş binlerce özel çekirdeğe dayanıyor; bu durum taşınabilirliği ve optimizasyonu kısıtlıyor. Tang, iterasyon uzaylarından tensör koordinatlarına giden afin haritalar olan Görünümler (Views) ve skaler ifade grafiklerine sahip monoid altındaki indirgeme işlemleri olan Kapsamlılar (Comprehensions) olmak üzere iki yapıdan oluşan minimal bir Tensör Ara Temsilini (IR) tanımlayarak bu sorunu ele alıyor. Çekirdekleri türetilebilir, doğrulanabilir ve aranabilir teoremler olarak ele alan tang, çekirdek kütüphanelerinin yerini alacak cebirsel bir sistem oluşturmayı hedefliyor...

Konular: Derleyici Tasarımı, GPU Optimizasyonu ve Derin Öğrenme Sistemleri

SiteM’de tam özet, flashcard ve quiz →

Orijinal kaynak: muni.works

Kaynak: sitem.co — paylas.io yer imi / keşif katmanı.