作者:保罗·比廷内西(Paolo Bientinesi)、大卫·哈姆(David Ham)、黄芙蓉(Furong Huang)、保罗·H·J·凯利(Paul H.J.Kelly)、克里斯蒂安·伦戈尔(Christian Lengauer)和萨达·
摘要
张量是矩阵的高维类似物,是计算科学和数据科学中许多应用的关键数据抽象。与用于矩阵计算的高性能数值库在各种硬件平台上的广泛可用性相比,目前用于高性能张量计算的软件基础设施有限。最近的研究进展导致了许多机器学习算法在张量计算方面的公式化。张量计算也成为数据科学和计算科学中许多算法的基本构建块。因此,一些并行工作的目标是开发库、框架和特定于域的编译器,以支持对高性能张量计算不断增长的需求。然而,目前各个开发小组之间的协调很少。此外,开发用于张量计算的高性能库/框架的团队仍然与使用张量作为关键数据抽象来开发应用程序的研究社区脱节。达格斯图尔研讨会的主要目标是将以下两个群体聚集在一起:第一个是来自以张量计算为中心开发应用程序的学科的研究人员,第二个是开发高效张量计算原语的软件基础设施的研究人员。来自前一组的邀请包括机器学习和数据分析专家,以及开发基于张量的应用程序的计算科学家。后一组的受邀者包括编译器优化专家和数值方法专家。在这四个研究团体之间进行了富有成果的意见交流,讨论了张量计算的各种需求和用途,以及开发满足这些需求的高性能软件的挑战/机遇。
引用为
保罗·比廷内西(Paolo Bientinesi)、大卫·哈姆(David Ham)、黄芙蓉(Furong Huang)、保罗·H·J·凯利(Paul H.J.Kelly)、克里斯蒂安·伦戈尔(Christian Lengauer)和萨达·萨。张量计算:应用与优化(Dagstuhl研讨会20111)。《达格斯图尔报告》,第10卷,第3期,第58-70页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2020)
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