GPU上的内核操作，带Autodiff，无内存溢出
本杰明·查利尔（Benjamin Charlier）、让·费迪（Jean Feydy）、琼·阿列克西斯·格拉内斯（Joan Alexis Glaunès）、弗朗索瓦斯·达维德·科林（Francois-Duid Collin）、吉斯兰·杜里夫; 22(74):1−6, 2021.
摘要
KeOps库为张量（其条目由数学公式给出，如核矩阵和距离矩阵）提供了快速且节省内存的GPU支持。KeOps缓解了内核和几何应用程序中以张量为中心的库的主要瓶颈：内存消耗。它还支持自动区分，性能优于标准GPU基线，包括PyTorch CUDA张量或Halide和TVM库。KeOps将优化的C++/CUDA方案与高级语言的绑定器相结合：Python（Numpy和PyTorch）、Matlab和GNU R。因此，高级“二次”代码现在可以扩展到大数据集，在几秒钟内处理数百万个样本。KeOps为内核方法带来了类似图形的性能，并且可以在标准存储库（PyPi、CRAN）上免费获得。为了展示其多功能性，我们在www.kernel-operations.io上提供了各种设置的在线教程。
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