和原始 CUDA 实现对比,不能说一模一样也是几乎一致了: __global__voidrelax(intN,intMAX_VAL,int*d_in_V,int*d_in_I,int*d_in_E,int*d_in_W,int*d_out_D,int*d_out_Di){unsignedintindex=threadIdx.x+(blockDim.x*blockIdx.x);if(index<N-1){// do index < N - 1 because nth eleme...
在WebGPU中，GPU的线程模型不同于常规线程，每个线程执行相同指令，但处理不同的数据。CUDA中的线程组分配与WebGPU的workgroup_size语法有所区别。原子操作和线程间共享内存在WebGPU中都有支持，这对于图分析算法中的同步至关重要。例如，SSSP算法的并行化通过让每个线程负责一个节点的处理来实现，而在PageRan...
当有人问起,“假设您是 ML 从业者。您是否仍会推荐学习 WebGPU,而不是说花更多时间在 CUDA 上?”时, raphlinus 给出建议,“这完全取决于您的目标。如果您正在研究实际的机器学习算法,那么使用像 TensorFlow 或 Torch 这样的框架,它们提供了所有张量操作并抽象出硬件。如果您今天想在硬件上获得最大性能,请坚持...
当有人问起,“假设您是 ML 从业者。您是否仍会推荐学习 WebGPU,而不是说花更多时间在 CUDA 上?”时, raphlinus 给出建议,“这完全取决于您的目标。如果您正在研究实际的机器学习算法,那么使用像 TensorFlow 或 Torch 这样的框架,它们提供了所有张量操作并抽象出硬件。如果您今天想在硬件上获得最大性能,请坚持...
WebGPU似乎提供了一种克服这些 GPU 缺点的方法。借助 WebGPU，WebAssembly 模块和 Docker 容器可以作为抽象直接部署在 GPU 上，而无需为与不同类型的 GPU（当然包括Nvidia 的 CUDAGPU 用于 AI 应用程序）的兼容性进行单独配置。Docker 现在正在发布 WebGPU 的预览版，用于 Docker Engine、Docker Desktop和其他平台。WebG...
CUDA既是硬件平台又是软件栈CUDA（Compute Unified Device Architecture），是2006年英伟达为了解决GPU编程的...
当有人问起,“假设您是 ML 从业者。您是否仍会推荐学习 WebGPU,而不是说花更多时间在 CUDA 上?”时, raphlinus 给出建议,“这完全取决于您的目标。如果您正在研究实际的机器学习算法,那么使用像 TensorFlow 或 Torch 这样的框架,它们提供了所有张量操作并抽象出硬件。如果您今天想在硬件上获得最大性能,请坚持...
-尽管有WebGPU的功能,但CUDA/PyThorch仍然是训练人工智能模型的首选,WebGPU更适合推断和运行时计算。 -Bevy游戏引擎和Wonnx项目就是WebGPU应用程序的例子。 -浏览器中的机器学习实现越来越多地采用WebGPU。 -WebTestRunner使用Puppeter在实际的浏览器环境中进行测试。 -现代浏览器本机支持WebDriver API,促进浏览器自动化...
由于Stable Diffusion不是一个应用程序,而是纯代码界面,所以也不是下载即可用。用户需要先在电脑里配置Python环境,安装用来克隆下载github项目的git,比如基于Stable diffusion的可视化操作项目Stable diffusion WebUI,还需要下载NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序CUDA,到此为止,Stable Diffusion才能被打开。
当有人问起,“假设您是 ML 从业者。您是否仍会推荐学习 WebGPU,而不是说花更多时间在 CUDA 上?”时, raphlinus 给出建议,“这完全取决于您的目标。如果您正在研究实际的机器学习算法,那么使用像 TensorFlow 或 Torch 这样的框架,它们提供了所有张量操作并抽象出硬件。如果您今天想在硬件上获得最大性能,请坚持...