它结合了 C 等系统编程语言的性能和资源效率与 Java 等语言的内存安全性。Rust 于 2010 年作为 Mozilla 的一个研究项目开始，Rust 1.0 于 2015 年推出。...基金会的使命是支持 Rust 的成长和创新，成员公司从创始的 5 家公司发展到第一年的 27 家公司。 在 AWS，Rust 迅速成为大规模构建基础设施的关键。...AWS 正在投资 Rust 的可持续性，并认为应该使用这种语言来构建可持续和安全的解决方案。...juliaup 创建者在 Julia 更新计划中讲述了他为什么用 Rust 编写它。 juliaup 本身最初是用 Julia 编写的，然后使用 PackageCompiler.jl 进行编译。...因此，在某个时候，当我已经将 julialauncher 移植到 Rust 时，我也将其余部分也移植了过来。
与此同时，MindSpore作为一个全球AI开源社区，旨在进一步推动AI软件/硬件应用生态系统的开发和丰富。 当云原生遇到AI新人 MindSpore向最好的学习，也利用云原生生态系统进行部署和管理。...我们将演示如何使用MindSpore 0.1.0-alpha镜像，生成一个ms-operator映像，在kubernetes上创建一个简单的msjob。...Job设计的，在未来的版本中可能会有变化。...MindSpore借鉴了技术指导委员会（TSC）、特殊兴趣小组（SIG）和工作小组（WG）等概念，以实现开放和高效的社区治理。第一届的TSC成员由来自各个大学、机构和创业公司的专家组成。...MPI操作器提供了一个CRD，用于在单个CPU/GPU、多个CPU/GPU和多个节点上定义一个训练作业。它还实现了一个自定义控制器来管理CRD、创建依赖资源并协调所需的状态。
消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...在本文中，要理解的主要 MPI 概念是，MPI 在主节点上使用 mpirun，以便在多个节点上启动并发进程。主节点使用 MPI 管理着在多个节点集中运行的分布式训练进程的生命周期。...要求训练算法和框架都打包在一个 Docker 映像中。...如果分布式训练使用 MPI，您需要一个在主节点（主机）上运行，而且控制着分布于多个节点（从 algo-1 到 algo-n，其中 n 为在您的 Amazon SageMaker 训练作业中请求的训练实例的数量...您可以使用 AWS CloudFormation 服务控制台中的 cfn-sm.yaml 以创建 AWS CloudFormation 堆栈，或者您也可以自定义 stack-sm.sh 脚本中的变量，并在您已安装
Julia 语言的状态和生态系统，并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。...对于正在开发中的语言和生态系统来讲，这是一种正常的状态。现在，我看到事情正在发生着明显的变化，尤其是 核心 Julia 语言，但是类似的事情还在包生态系统中存在。...当然，并不是所有的场景都这么简单，比如，Julia 和 Python 中的字典有不同的语法，但这是事物运行的通用规则。我们甚至可以使用 tab 补全和直接访问 docstrings。...在实践中，这意味着什么呢？如果你正在做一个项目的话，那么你不会陷入这样的思考：“我可以使用 Julia 吗，在未来的三个月内，我可能在项目里会使用一些 Julia 还没有提供的东西？”...其次，大多数包都是使用 Julia 编写的，如果你不喜欢某些方面的话，可以自行修改（这比在 R/Python 中要容易得多，在这些语言中通常你需要修改的内容都是使用像 C、C++、Fortran 等语言编写的
这些数据通常是多维的，比如温度、压强、风速等变量在不同时间和空间上的分布。 接下来，我需要考虑不同编程语言在科学计算中的优缺点。...Julia作为新兴语言，结合了Python的易用性和C的速度，可能是一个有潜力的选择，但生态系统还在发展中，社区可能不如Python成熟。...C/C++通常用于底层开发，但在科研中直接使用可能不太常见，除非需要极致优化。 NCL和IDL曾经在大气科学中流行，但近年来有被Python取代的趋势，因为后者更通用且社区活跃。...遗留用途：部分旧脚本或课程仍在使用。 6. C/C++：底层优化 用途：高性能计算核心模块（如MPI并行）、加速Python代码（通过C扩展）。...探索新算法：尝试Julia。 纯统计研究：可搭配R。 实际工作中，多语言混合使用（如Fortran做核心计算 + Python处理数据）是常见策略。选择时需权衡任务需求、团队习惯和硬件环境。>
在刚刚过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。...Julia 在商业公司中更多落地 Julia 语言在商业公司也得到了进一步的应用，例如，冷原子方案的明星量子计算公司 QuEra Computing Inc 使用 Julia 构建他们的模拟器；RelationalAI...另一个值得关注的点是，新版的包管理器大幅提升了在 Windows 和分布式文件系统（尤其是 NFS）中的性能，这主要得益于在内存中将文件解压缩而非直接先解压文件。...来自东北大学和康奈尔大学的研究者形式化了 Julia 的类型稳定子集，并展示了类型稳定性如何产生编译器优化，并证明程序的正确性（arxiv:2109.01950)。...目前如果你需要日常使用 Makie，可以考虑利用 PackageCompiler.jl 提供的提前编译的 image 预先加载。
目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH，也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算，就需要安装OpenMPI或MPICH库。...本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。.../yyy 3.2 vscode配置 使用code runner插件运行，进入插件设置页，然后点击 在settings.json中编辑，自动进入settings.json 文件 文件结构如下所示： 可以复制我的配置...在调用该函数时，需要先定义一个整型变量如myid，不需要赋值。将该变量传入函数中，会将该进程号存入myid变量中并返回。...在C和C++中，status的变量类型为MPI_Status，分别有三个域，可以通过status.MPI_SOURCE，status.MPI_TAG和status.MPI_ERROR的方式调用这三个信息
大数据文摘出品 编译：惊蛰、魏子敏 近日，MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0，不少人称，该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性，被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言...在Julia初诞生之初，一位来自Facebook的软件工程师Victor Zverovich对这门语言做了一个性能测评，他从性能、语言、安全性、Library、发展上详细叙述了Julia的特质，最终得出了...演讲来自IBM论坛，演讲者有1.5年Julia使用经验，也是杜克大学技术神经网络实验室研究员，感兴趣的同学可以戳视频观看在官方发布后，也有人制作了一个详细的Julia安装使用手把手教学视频最后，Victor...Julia语言的吸引力从官网上的功能列表就可见一斑： 多分派：提供跨多种参数类型来组合定义函数的能力 动态类型系统：文档，优化和分派的类型 良好的性能，甚至能接近包括C语言在内的静态编译语言 内置程序包管理器...，Julia的REPL的响应性优化需要很长时间才能启动，并且在使用JIT编译器（Just-in-Time Complier）时有明显滞后。
跨平台支持：一些开源科学计算软件具有跨平台的特性，可以在不同操作系统上运行。这为用户提供了更大的灵活性，可以在Windows、Mac和Linux等多个平台上使用相同的软件。...跨平台支持：Octave可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux等。这使得用户可以在不同的平台上使用相同的软件，并且能够与其他用户和研究团队进行无缝的合作和交流。...社区支持：Octave拥有一个积极的用户社区和开发者群体。用户可以从社区中获取帮助、分享经验，并参与到Octave的发展和改进中。...动态类型系统：Julia使用动态类型系统，可以更灵活地处理不同类型的数据。它支持多重派发（multiple dispatch），这意味着同一个函数可以根据输入参数的不同类型自动选择不同的实现。...社区成员贡献了大量的第三方包和扩展，使得Julia生态系统变得更加丰富和完善。Julia社区也非常注重用户反馈和改进，不断更新和改善语言本身。
开发团队表示，围绕这一语言，一个充满活力的社区已蓬勃发展起来，为实现同一目标，来自世界各地的开发者们不断地重塑并精炼 Julia 。...当然，Julia 1.0 中最重要的一个新特性是对语言 API 稳定性的承诺：你为 Julia 1.0 编写的代码将可以继续在 Julia 1.1、1.2 等版本中运行。...此外，还引入了对私有包和包存储库的无缝支持。你可以使用与开源软件包生态系统相同的工具来安装和管理私有软件包。 Julia 有一个新的缺失值表示规范。能够表示和处理缺失的数据是统计和数据科学的基础。...在之前的 Julia 版本中，这种“统一类型化”集合的性能会太慢，但随着编译器的改进允许 Julia 匹配其他系统中自定义 C 或 C ++ 缺失数据表示的速度，同时也更加通用和灵活。...在 Julia 1.0 中，将广播扩展到自定义类型并在 GPU 和其他矢量化硬件上实现高效优化计算很简单，为将来更高的性能提升铺平了道路。
除此之外，Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、C/C++ 和 Java 中的库，这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。...你可以使用相同的工具安装和管理你用于开源包生态系统的私人包。JuliaCon 的展示视频对新设计和行为提供了很好的概述。 Julia 拥有对缺失值的新的标准表示。...允许表示和处理缺失数据对于统计和数据科学来说是很基础的。在典型的 Julia 编程形式中，新的解决方案是通用的、可组合的和高性能的。...这种「统一类型化」的群集的性能在过去版本中可能会非常慢，但如今的编译器改进已经允许 Julia 在其它系统中匹配自定义 C 或 C++的缺失值表示的速度，同时在通用性和灵活性上也远远超越过去的版本。...在 Julia 1.0 中，可以很简单地将广播扩展到自定义类型，并在 GPU 和其它向量化硬件上实现高效的优化计算，为未来更高的性能效益奠定了基础。
使用容器进行机器学习开发 机器学习软件是具有多个项目和参与者的零散生态系统的一部分。这可能是件好事，因为每个人都可以从自己的参与中获益，并且开发人员始终拥有充分的选择。...在决定从哪里下载以及下载哪种类型的容器映像时，要十分谨慎。 大部分上游存储库都会将其容器构建为在任何位置均可使用，这意味着这些容器需要与大部分 CPU 和 GPU 架构兼容。...如果您确切知晓将在怎样的系统上运行容器，最好选择已经针对您的系统配置进行优化的合格容器映像。...选择 Amazon 系统映像 (AMI) 时，请选择最新的 Deep Learning AMI，该 AMI 中包含所有最新的深度学习框架、Docker 运行时以及 NVIDIA 驱动程序和库。...在映像部分下，您将使用训练脚本指定 docker 图像。在命令下，您将指定训练所需的命令。由于这是一项分布式训练作业，因此您将使用 mpirun 命令运行 MPI 作业。
尤其是在线性代数、随机数生成、信号处理、字符串处理等方面，Julia集成了众多成熟、优秀的基于C和Fortran开发的开源库，有着很高的性能与效率。...❑ 动态类型系统：用户自定义的类型可像内置类型一样快速、轻便。 ❑ 简洁又可扩展的数值类型转换与提升机制。 ❑ 高效能的多语言编码环境，支持包括UTF-8在内的各种Unicode编[插图]。...优秀的语言设计结合强大的即时（Just-In-Time, JIT）编译系统LLV[插图]，使得Julia的运行性能在很多时候能够媲美C语言。...即使我们将运行结果赋值给自定义变量，ans中也同样会保留一份拷贝，而且其内容会在语句的每次成功运行后自动更新。 不过，该变量仅在REPL中有效，在Julia脚本文件中是没有实际用途的。...在Julia中创建这些要素时，需要遵循Julia在命名方面的规则： ❑ 内置的关键字可以是名称的一部分，但不能作为完整的名称。 ❑ 名称对大小写敏感。
此外，Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法，这在之前是不可能做到的。 例如，3-D 人体姿态是一项困难的计算机视觉推理任务，在自动系统、人机交互和增强现实（AR）中均有应用。...模型使用静态 DSL 编写，调用图形引擎从姿态参数中渲染深度图像。自定义提议结合静态 DSL 和 TensorFlow DSL，通过深度神经网络来传递观察到的深度图像，并提出姿态参数。...借鉴了早期概率编程系统 Church 中的概念，研究人员将几种自定义建模语言结合到 Julia 中，每种建模语言都对不同类型的 AI 建模方法进行优化，使其更加通用。...Gen 程序能够结合 Julia 编写的生成模型、TensorFlow 中的神经网络以及基于 Monte Carlo 可扩展库的推理算法和数值优化方法。...本文还介绍了一些能够结合 Gen 灵活性和性能的方法： 生成函数接口，一种封装概率和/或可微计算的抽象 具有自定义编译器的特定领域语言，对不同的灵活性/性能进行权衡 能够编码条件独立性和重复计算常见模式的连结符
我们的问题需要繁琐的工作，比如计算梯度和让代码在 GPU 和超级计算机上运行。我们的下一步是科学和机器学习的结合，它将机械模型与基于数据的推理相结合，呈现为一组统一的抽象和高性能实现。...例如，虽然我们的全局灵敏度分析工具已记录在微分方程求解器中，但这些方法实际上适用于任何函数f(p)： 在 SciML 保护伞下进行重组将使用户更容易发现和应用我们在微分方程上下文之外的全局敏感性分析方法...用于回声状态网络和混沌系统的预测 NeuralPDE.jl用于物理信息神经网络 (PINN) 和 100 维 PDE 的深度 BSDE 求解器 我们将继续扩展我们产品的这一部分，构建工具，使用神经网络从符号描述中自动求解偏微分方程...我们为所有常见科学编程语言的用户提供使用我们工具的能力 虽然我们工具的主要来源集中在Julia 编程语言中，但我们将 Julia 视为一种“库语言”，如 C++ 或 Fortran，用于开发可在整个社区中广泛使用的科学库...我们的堆栈完全在 Julia 中编写，这意味着每个部分都可以动态调整，从而可以轻松地将哈密顿积分器与神经网络混合和匹配，以发现新的科学应用。
本博客将重点关注光流，这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。...还为数据集和训练模型添加了下载脚本，以便更容易上手，其灵感来自vid2vid存储库，该存储库也来自NVIDIA。...还有一个ImagesFromFolder类，这意味着可以提供自定义数据，例如来自视频的帧，可以从中得到推论。...由于在python中读取文件的方式（字节按顺序读取），否则标签，高度和宽度可能会混淆。现在有宽度和高度，可以读取剩余的光流数据并调整为更熟悉的形状，这是使用该np.resize方法完成的。...在位置0,0，即图像的右下部分，确实可以看到浅蓝色并且是从位移矢量所期望的，即它是指向左侧和底部的矢量的颜色。 将光流应用于舞蹈视频 在本节中，将使用舞蹈视频，并从中生成光流文件。
最终呈现出来的完整深度学习平台，就是KNL+FPGA 机群+OPA网络+Lustre存储 (由Linux和Clusters演化而来, 可以看做一个解决海量存储问题而设计的全新文件系统)的全新结合体。...来自伯克利大学的原始版本的Caffe语言在处理的数据规模太大时需要的时间太长了，并且默认情况下并不支持多节点、并行文件系统。因此不是很擅长超大规模的深度学习运算。...可以看到，其计算流程采用MPI主从模式，使用多个KNL处理器组成节点网络，主节点使用一个KNL，而从节点可以视需求由N个KNL构成，因为使用了专为HPC设计的Lustre文件系统，因此数据吞吐量并不会限制到计算和训练...软件系统方面，支持Linux/Intel MKL和Mvapich2 。 ? 设计框架中的主节点为MPI单进程+多Pthread线程，从节点为MPI多进程，图中展示了整个网络训练的框图。 ?...结论是 对于离线学习来说，基于KNL处理器搭建的MPI-Caffe架构可以很好的完成任务。而在线语音平台等在线认知项目则很适合使用FPGA来搭建系统。 ?
同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，更容易满足最前沿ML的高性能需求。 在典型的框架中，所有的内容需要用几十万行的C++代码来堆砌，而Flux仅仅是几千行简单的Julia代码。...用户可以在Jupyter notebook上交互式编程，并将高性能数字与便捷的绘图、可视化做结合。...这使我们可以充分利用Julia语言的表现力，包括 控制流，递归，多调度，高阶函数，强大的数据结构和抽象，自定义数字类型，以及现有的包，如微分方程求解器和线性代数例程。...所有这些工作都是在TPU中使用高性能收缩阵列引擎的同时进行的。 自动Batching 为了从这些加速器中获得最大收益，批处理程序通常会同时将前向和反向传递应用于多个训练示例。...从这项工作中获得灵感，我们正在Julia中实现相同的转换，为标量SIMD单元和模型级批处理提供SPMD编程。这使我们能够实现在单个示例上编写简单代码的理想，同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。
这里所指的编程语言的文档体系，主要是指语言标准库中的文档。 新一代编程语言的文档体系 作为一个程序员，和诸多人一样，我并不热衷于在代码中写文档/注释。...除此，在 R 语言中提供的 R Markdown 也比较有意思，它提供了一种可执行文档的新思路，即让 markdown 与代码有机的结合在一起，结合 pandoc 构建了新的文档可能性。...除此，一旦我们使用特定的符号来标记时，我们就可以在代码中添加更多的可能性。 添加自定义符号。添加一些自定义的语法，以支持更多的高级功能。...如 KotlinDoc/KDoc 中使用的 Dokka，使用 [] 来链接元素，这种方式和 markdown 比较贴进。 文档编排。...以 Rust 和 Julia 这两个语言来分析的话，主要可以分为多种情况： 代码编译通过。 代码运行不报错。可以在其中支持语言本身的断言。 与输出一致。
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