Angry Panda（T-800）

摘要： 官方文档： https://jax.readthedocs.io/en/latest/profiling.html 将jax代码的性能文件写入到文件夹中，并给出上传第三方网站的链接生成（https://ui.perfetto.dev/）： import jax with jax.profiler.t 阅读全文

摘要： 使用Pallas为jax编写kernel扩展，需要使用JAX-Triton扩展包。由于Google的深度学习框架Jax主要是面向自己的TPU进行开发的，虽然也同时支持NVIDIA的GPU，但是支持力度有限，目前JAX-Triton只能在TPU设备上正常运行，无法保证在GPU上正常运行。 该结果使用k 阅读全文

摘要： 导出时间： 2024-01-18 21:00:37 星期四 python版本： Python 3.10.13 absl-py==1.4.0 accelerate==0.25.0 aiofiles==22.1.0 aiosqlite==0.19.0 anyio==4.2.0 argon2-cffi== 阅读全文

摘要： 相关： https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu.html 向量计算设备，如：GPU、TPU等，都是通过向量计算来进行加速的，因此在这类设备中进行向量计算的计算单元是成百上千的，但是进行结构控制的电路单元比较少，可以基本认为在向量设备中进行流程控 阅读全文

摘要： Google的TPU的Pallas无法使用jax的随机数生成 地址⚠： https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu.html 阅读全文

摘要： 地址： https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu.html TPU是原来进行矩阵计算加速的一个科学计算的设备，功能大致等同于NVIDIA的GPU的CUDA，但是功能上要更少，对矩阵计算能力更强。 TPU对数据进行运算时是存在基本操作的，如加、减、 阅读全文

摘要： Google的TPU的运算数据类型最高为32比特，也就是说TPU不支持double数据类型，浮点数类型最高支持float32 地址： https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus?hl=zh-cn 阅读全文

摘要： 异构加速设备： GPU、TPU、NPU 这几种设备，除了GPU公开了部分硬件设计原理和软件编程范式以外，所有的TPU和NPU的资料都是不公开的，都是被其所属公司保留的，然后这些公司会自己在这些硬件之上和这些软件编程接口之上作出高级编程框架提供给用户，而最后外界可以看到的只有最上层的编程框架，如Goo 阅读全文

摘要： 地址： https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu.html jnp.float32 jnp.bfloat16 jnp.int* (all precisions, except for jnp.int4) jnp.uint* (all precis 阅读全文

摘要： 一个老新闻： https://net.ccsfu.edu.cn/info/1263/1543.htm #### 贝锐向日葵在2022年2月就完成该漏洞的修复 刚刚看到，远程这些远程控制软件也是可能存在问题的呢。虽然漏洞已经修复，但是这也给我们提了个警醒，那就是再使用远程软件时也要注意网络安全。如果是 阅读全文