2015年9月,Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能,并将相应函数添加到库里,除此之外支持阵列和数据处理功能。...ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发,开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。...ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备,以及其他加速器。凭借其易于使用的API,这种不依赖于硬件的软件库可以让开发者无需耗时编写CUDA和OpenCL设备代码,就能轻松加速代码。...利用ArrayFire的库函数,开发者可以最大限度地提高代码生产效率和性能。每个ArrayFire函数都是由CUDA和OpenCL专家手工优化。
ArrayFire函数本质上是量化的,因此,如果您使用ArrayFire,你正在编写向量化代码。 · 内存传输:避免过多的内存传输。...有了ArrayFire,你可以通过创建矩阵数据类型来控制运行在每个设备的代码段。 · 循环: 循环通常意味着串行处理。...ArrayFire 采用了一个lazy execution,可以根据你的算法自动构建最佳的内核。...如果你想强制一个ArrayFire计算,可以用ArrayFire sync和eval函数。 · 一个好的计时代码: 计时代码写的不好,常可引起人为加速器性能下降。...使用ArrayFire,下标是很容易的。 ArrayFire是列主序的,所以它是更快地访问列(A(跨度,i)),而不是行(A(i,跨度))。
秘密武器就是:ArrayFire! ? ArrayFire是由美国一家公司叫Accelereyes开发的,为广大程序猿提供了快速开发数据并行程序的一个软件平台。...ArrayFire提供了简单的高级矩阵抽象函数而不是低级的GPU APIs,诸如CUDA、OpenCL、OpenGL,可以让那些非计算机专业的科学家、工程学家、经济学家充分利用GPU的硬件优势!...ArrayFire早就有了,只是由于当时是收费的,尽管针对高校提供了优惠折扣,但叫好不叫座——小编为什么知道这么多?因为我们是他们在中国的代理。 去年,ArrayFire开源了!...好了,不多说,举几个例子,来看看这个ArrayFire有多好用吧!...大家可以动手试一试,去Arrayfire.com上下载玩一玩吧!从来导师再也不用担心你毕不了业了! ?
为了更好地理解wav2letter++的架构,有以下几点值得着重指出: ArrayFire张量库:wav2letter++使用ArrayFire作为张量操作的基础库。...ArrayFire支持硬件无关的 高性能并行建模,可以运行在多种后端上,例如CUDA GPU后端或CPU后端 数据预备和特征提取:wav2letter++支持多种音频格式的特征提取。
Flashlight 是建立在 C++基础之上的机器学习库,使用了 ArrayFire 张量库,并以 C++进行实时编译,目标是最大化 CPU 与 GPU 后端的效率和规模,而 wave2letter...++工具包建立在 Flashlight 基础上,同样使用 C++进行编写,以 ArrayFire 作为张量库。...这里着重介绍一下 ArrayFire,它可以在 CUDA GPU 和 CPU 支持的多种后端上被执行,支持多种音频文件格式(如 wav、flac 等),此外还支持多种功能类型,其中包括原始音频、线性缩放功率谱
一直以来AMD与AccelerEyes保持密切合作,AccelerEyes工程师正在为clMath库的发展投入大量的资源,APPML 也将会在即将到来的ArrayFire v2.0 版本中被使用.致力于将该项目打造成合作重点
开发细节 苹果表示,MLX的设计受到了其他流行框架的“启发”,包括PyTorch、Jax和ArrayFire。
MLX使用起来类似PyTorch、Jax和ArrayFire等现有框架。 但是,MLX针对Apple芯片进行了优化。以前受困于艰难使用M芯片GPU跑模型的研究人员,现在终于可以摆脱这个苦恼了!...这是因为MLX 的设计灵感来自于 PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等现有框架。 研究团队解释道:「Python API 与 NumPy 高度相似,只有少数例外。
核心功能包括: 用 ArrayFire tensor 库实现 JIT 内核编译 用 CUDA 和 CUP 作为 GPU 和 CPU 训练的后端 高效且可扩展 GitHub 地址→https://github.com
wav2letter++由Facebook AI研究院(FAIR)的语音团队推出,以C++写成,使用了ArrayFire张量库和flashlight机器学习库。
MLX 的设计灵感来自 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。
MLX 设计理念简单,参考了 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架,其关键功能包括: * 熟悉的 API:MLX 的 Python API 跟 NumPy 非常类似,同时
然后,MLX框架也参考了不同机器学习框架的优势,包括NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等。
并且还附上了一个Skip语言编写的、基于ArrayFire引擎的深度学习原型框架Skai的GitHub仓库。Skai的开发受到著名C++机器学习库FlashLight的启发。
为了达到这个目的,SciSharp 从最基本的张量计算库 NumSharp 开始构建,到 TensorFlow Binding,再到吸纳其它深度学习库 SiaNet, 做 ArrayFire.NET,最后到开发
Wav2Letter++: 公共域,完全用C++编写的快速开放源代码的语音处理库,同时使用ArrayFire张量库和flashlight机器学习库来实现最高的效率。...ArrayFire: 通用GPU库。 Async++: C++ 11 的轻量级并行框架,受Microsoft PPL库和N3428 C++标准提案启发。...flashlight: 来自Facebook AI研究中心的快速、灵活的机器学习库,其完全用C++编写,基于ArrayFire张量库。 libsvm: 支持向量机的简单、易用、高效的库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云