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Futhark es un lenguaje de programación funcional diseñado específicamente para la computación paralela de alto rendimiento, capaz de ejecutarse eficientemente tanto en GPUs como en CPUs multinúcleo. A diferencia de los lenguajes de propósito general, FutharkEstá diseñado desde su base para expresar
Este artículo explora cómo optimizar operaciones de multiplicación de matrices en Swift para entrenar Large Language Models (LLMs) en Apple Silicon, buscando alcanzar rendimiento de Teraflop/s desde el punto de partida de Gigaflops. El autor, Matt Gallagher, toma como referencia la implementación ll
El entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs), como GPT-3 o LaMDA, es un desafío computacional enorme. Estos modelos pueden tener cientos de miles de millones de parámetros, lo que requiere una cantidad significativa de memoria y potencia de cálculo. Tradicionalmente, el entrenamiento de es
El cálculo eficiente con datos dispersos (sparse data) es crucial en muchas áreas científicas y de ingeniería, desde simulaciones físicas hasta aprendizaje automático. Sin embargo, optimizar el código para estas operaciones, especialmente en hardware diverso como diferentes GPUs, puede ser extremada
Este repositorio de GitHub, creado por Andrej Karpathy, presenta un enfoque innovador para la investigación en inteligencia artificial: la 'autoresearch'. En lugar de la investigación tradicional, donde humanos modifican el código, este sistema permite a agentes de IA experimentar y optimizar modelo
El artículo de Bee Rosa Davis presenta una innovadora técnica llamada 'Curvature-Guided Wavefront Execution' (Ejecución de Frente de Onda Guiada por Curvatura) que revoluciona la resolución de problemas de satisfacción de restricciones (CSP) utilizando la potencia de las GPUs. En esencia, se trata d
