AI答案:是的,你可以把英伟达的驱动和CUDA的关系类比为Python解释器和Python语言。具体来说: 英伟达驱动(NVIDIA Driver):这个类似于Python解释器。它是底层的软件,负责与硬件(即GPU)进行通信。英伟达驱动提供了基本的功能和接口,使得操作系统和其他软件能够使用GPU进行各种计算任务。 CUDA(Compute Unified Device Architectu...
研一刚入学,从未接触过神经网络python也是才开始学,现在导师要我做LSTM,我应该去学什么? 1539 22 1:22:31 App 我居然一个小时就学会了【贝叶斯算法】朴素贝叶斯、贝叶斯网络,绝对的保姆级教程!——机器学习/人工智能/深度学习/高等数学、支持向量机、机器学习算法! 2284 -- 6:52 App 自编教材实操课程分享:第十...
要落地“算子融合”,要编写自定义CUDA内核,要用到C++语言。 这时CUDA的劣势就显现出来了:比起写Python脚本,编写CUDA之于很多人真是难太多了…… 相比下,PyTorch 2.0工具就能大幅降低这个门槛。其内置英伟达和外部库,无需专门学习CUDA,直接用PyTorch就能增加运算符,对炼丹师们来说,自然友好很多。 当然,这也导致PyTorc...
在谈到为什么要 100% 使用 Triton 进行探索时,PyTorch 表示:「Triton 提供了一条途径,使大模型 能够在不同类型的 GPU 上运行,包括英伟达、AMD、英特尔和其他基于 GPU 的加速器。 此外Triton 还在 Python 中为 GPU 编程提供了更高的抽象层,使得使用 PyTorch 能够比使用供应商特定的 API 更快地编写高性能内核。」...
遗憾的是，直到最近，BitsandBytes仍无法原生支持英特尔或者AMD家的硬件。也就是说，开发者无法像在英伟达硬件上那样直接运行pip install bitsandbytes并指望它正常运行。相反，英特尔和AMD用户必须找到特定于厂商的代码分支，并祈祷它能跟最新版本的PyTorch以及Python相兼容。需要明确的是，这不仅仅是BitsandBytes自己的...
这时CUDA的劣势就显现出来了:比起写Python脚本,编写CUDA之于很多人真是难太多了…… 相比下,PyTorch 2.0工具就能大幅降低这个门槛。其内置英伟达和外部库,无需专门学习CUDA,直接用PyTorch就能增加运算符,对炼丹师们来说,自然友好很多。 当然,这也导致PyTorch在近些年大量增加运算符,一度超过2000个(手动狗头)。
对英伟达的机器学习闭源软件来说,OpenAI Triton 是一个颠覆性的存在。Triton 直接采用 Python 或通过 PyTorch Inductor 堆栈提供数据,后者是最常见的用法。Triton 负责将输入转换为 LLVM 中间表征,并生成代码。英伟达 GPU 将直接生成 PTX 代码,跳过英伟达的闭...
对英伟达的机器学习闭源软件来说,OpenAI Triton 是一个颠覆性的存在。Triton 直接采用 Python 或通过 PyTorch Inductor 堆栈提供数据,后者是最常见的用法。Triton 负责将输入转换为 LLVM 中间表征,并生成代码。英伟达 GPU 将直接生成 PTX 代码,跳过英伟达的闭源 CUDA 库(如 cuBLAS),转而使用开源库(如 cutlass)。
这时CUDA的劣势就显现出来了:比起写Python脚本,编写CUDA之于很多人真是难太多了…… 相比下,PyTorch 2.0工具就能大幅降低这个门槛。其内置英伟达和外部库,无需专门学习CUDA,直接用PyTorch就能增加运算符,对炼丹师们来说,自然友好很多。 当然,这也导致PyTorch在近些年大量增加运算符,一度超过2000个(手动狗头)。