Stable Diffusion - нейронная сеть, которая может превратить ваш текст в картинку, если уж совсем по простому. Но проблема вытекает из реализации PyTorch, который основан на технологии CUDA. И как же быть?

https://habr.com/ru/post/714074/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714074

Triton – это языковой компилятор для создания сильно оптимизированных ядер CUDA. Здесь будут изложены основы программирования для GPU и рассказано, как для этой цели используется Triton.



Учитывая нынешний успех глубокого обучения и вал исследовательских статей на эту тему, часто возникает такая ситуация: рождается какая-нибудь новая идея, и выясняется, что для нее не поддерживается аппаратное ускорение. Точнее, стоит вам изобрести новую функцию активации или механизм самовнимания – нам сразу приходится прибегать к возможностям PyTorch/Tensorflow для обработки прямого и обратного прохода через модуль.



В таких случаях применим, например, PyTorch JIT. Но PyTorch JIT – это высокоуровневый компилятор, способный оптимизировать лишь некоторые части кода, но непригодный для написания специализированных ядер CUDA.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/702298/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=702298

Большая часть приложений использующих ускорение при помощи видеоускорителей основаны на платформе CUDA. Есть ли выход из этой ситуации у владельцев видеокарт от AMD?

https://habr.com/ru/post/701712/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=701712

Наш программный комплекс позволяет проводить численные исследования хаотической динамики в системах, задаваемых обыкновенными дифференциальными уравнениями и точечными отображениями, с использованием методов параллельного программирования и мощных вычислительных серверов. Основные инструменты исследования программного комплекса реализуют методы ляпуновского анализа (расчет двухпараметрических диаграмм показателей Ляпунова и минимальных углов между подпространствами сжатия и растяжения объемов) для выявления и исследования хаотической динамики, а также методы символической динамики (диаграммы нидинг-инвариантов) для исследования гомоклинических и гетероклинических бифуркаций.

https://habr.com/ru/post/673416/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=673416

В этой статье я расскажу как мы оптимизировали препроцессинг и постпроцессинг для инференса Yolov5 на одноплатнике Jetson Nano, полностью отказавшись от OpenCV.

https://habr.com/ru/post/668906/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=668906

Автор курса «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме Георгий Осипов провёл вебинар «Вычисляем на видеокартах. Технология OpenCL».







Мы подготовили для вас его текстовую версию, для удобства разбив её на смысловые блоки.

1. Зачем мы здесь собрались. Краткая история GPGPU.

1a. Как работает OpenCL.

1b. Пишем для OpenCL.

2. Алгоритмы в условиях массового параллелизма.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/661543/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=661543