CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
特点是使用了GCCJIT的静态语言，也就是libgccjit库，它提供了C接口，社区里也有它的Rust绑定库。
在计算机科学中，软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域，它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说，进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中，我们将探讨着色器语言、GPU（图形处理器）以及两者的差异，以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
（发私信还担心被无视，没想到很快就收到同意的回复）。近日大佬成立公司专门做图形学方面的开源工作，小编作为图形学爱好者甚是激动
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争（http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html），分析了自己选择 Python 的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先，Raschka 定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
CUDA（ComputeUnified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来，以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展，因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran，无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
CodeGeeX 是一个具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型，采用华为 MindSpore 框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑 II”上使用 1536 个国产昇腾 910 AI 处理器训练而成。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
我写这篇文章的目的是为了向那些没有接触过机器学习行业的人们介绍一下我作为计算机视觉工程师第一个月以来的体验，希望这些内部信息能够让你们在做职业选择时有所启发。
最近一年，计算机图形学正在迎来产业新浪潮，各路计算机图形学大神纷纷创业成立新的公司。
现在用于AI开发的硬件，不仅有CPU、GPU，还有FPGA、AI专用计算芯片。不同的硬件需要不同的API，甚至是不同的编程语言。将原来开发的AI程序移植到另外一种架构上，是一件极为困难的事情。
图形用户界面，英文为Graphical User Interface，简写为GUI。
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
TIBOE 有如期的发布了最新的编程语言的排行榜，变化总是有的，这是今年3月的榜单：
近期，由腾讯联合中国移动、中国联通、中国信通院、中国科学院计算技术研究所共同发起，在中国通信标准化协会（CCSA）互联网与应用委员会（TC1）推动异构硬件两项行业标准成功立项。
点进去一看，不得了，原来是 67 岁的老牌语言 FORTRAN 连续两个月进入 TIOBE 排行榜 Top 10。
这十七年我虽然没有什么光彩履历，但却很幸运，我还能在这个行业坚守，并能不断成长。同样很幸运，我经历了桌面软件没落， Web 2.0 崛起，以及移动互联网的兴盛，当下基础设施系统软件开始复兴的诸多历程。
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
Barefoot Networks过去几年一直致力于通过其Tofino以太网ASIC和P4可编程语言将可编程性推向网络，以满足人们对带宽、功能不断增长的需求和解决人工智能、机器学习等新工作负载问题。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
只有超级计算机才最有能力应对科学面临的巨大挑战，但是这些机器的编程难度却阻碍了发展。
可以说随着人工智能技术的发展，Python语言也迎来了新的生机。由于Python易上手，语法简洁，工具库多等特点，Python已成为人工智能领域最流行的语言。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
如果说 Python 是最流行的语言，C 语言是最经典的语言，那么 Mojo 也有它的之最 —— 最年轻。Mojo 能够与 Python 无缝衔接，它的出世被称作为「几十年来最大的编程进步」。
Mojo🔥 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo🔥能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
Modular Inc. 是一种名为 Mojo 的人工智能编程语言的开发商，最近在 General Catalyst 领投的一轮融资中获得了 1 亿美元（约 7 亿人民币）的资金，Alphabet Inc. 的 GV 初创基金和其他机构支持者也参与其中。该公司计划利用这笔资金改进其人工智能编程语言及其旗舰产品 AI Engine，这是一款旨在提高企业神经网络速度的软件工具。
这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
深度学习作为人工智能的一个分支，已经成为了当前计算机科学领域的热门方向之一。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景需要用到深度学习的技术，因此，深度学习的工具也变得越来越重要。在这篇文章中，我们将介绍几个深度学习必备的工具。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦编程语言领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年编程语言领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。 特此感谢 · 阿里云程序语言与编译器团队负责人 李三红 · Go 语言编程专家 郝林 · Julia 社区核心成员 田俊、陈久宁 · 独立咨询顾问 /《Rust 编程之道》作者 张汉东 · JetBrains 技术专家 / 布道师 范圣佑 · 英特尔高级技术经理 王鑫 对本文的贡献。 他们都以直接或间接的形式，参与建设该篇文章，部分内容还以特别策划的形式独立成文，出现在盘点合集中。可以说，他们的真知灼见，是该盘点能与大家见面的关键。
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战，以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言，具有优越的性能和并发性能，适合构建大规模应用程序。然而，在机器学习领域，Go仍然面临一些挑战，如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小，但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来，将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择，同时，Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
虽然我大学本科读的不是计算机专业，但当时正处在计算机信息化的时代，工科学生都会安排学习一些计算机相关知识。我学的第一门计算机编程语言是 FORTRAN，此后在学校陆续学习了 C 、汇编、PASCAL 等语言。毕业之后，学习的编程语言更多，总共算下来有十几门。这些语言，有的是自己主动去学习，更多的则是工作需要，边学边做项目。其实我也很羡慕有些同学可以专精一个领域，将某个语言学到极致。不过人在江湖飘，很多时候也是身不由己。做项目的时候，哪个语言做起来快，做起来简便，就会选择哪门语言。此外，不同的公司有不同的语言偏好，如果中间换过几家公司，少不了要去学习新的语言。
自Open AI的成立把AI平台的开源推向高潮后，Google，Facebook，微软，Twitter等公司也“半推半就” 地踏上了自家平台的开源之路，以此来吸引学术界, 工业界的研究人员，让他们更多
作者 / Android Games 产品经理 Scott Carbon-Ogden
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