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English(EN) What kinds of ML bottlenecks are a good fit for Triton? [Manning giveaway] [D]

新电子书指导机器学习从业者使用 Triton 优化 GPU 性能

Manning Publications 发布了由 Harshwardhan Fartale 撰写的抢先体验版电子书《GPU Programming with Triton》。本书旨在通过使用 Triton 语言在 Python 中编写自定义 GPU 内核来帮助机器学习从业者优化他们的模型。内容涵盖识别性能瓶颈、构建和基准测试内核、优化内存流量以及通过平铺和向量化等技术提高性能。 AI

影响 为机器学习从业者提供通过编写自定义内核优化 GPU 性能的实用指导。

排序理由 该集群是关于一本提供使用特定工具(Triton)进行机器学习优化的实用指导的新电子书,而不是关于核心 AI 发布或重大行业事件。

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新电子书指导机器学习从业者使用 Triton 优化 GPU 性能

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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/ManningBooks ·

    哪些机器学习瓶颈适合使用Triton?[Manning赠品][D]

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1w58dib/what_kinds_of_ml_bottlenecks_are_a_good_fit_for/"> <img alt="What kinds of ML bottlenecks are a good fit for Triton? [Manning giveaway] [D]" src="https://preview.redd.it/0qky16w3k3nh1.png?width=14…