PulseAugur
中
实时 13:31:27
English(EN) torch-sla: Differentiable Sparse Linear Algebra with Adjoint Solvers and Sparse Tensor Parallelism for PyTorch

PyTorch 获得可微分稀疏线性代数库

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 torch-sla，一个开源的 Python 库，旨在为 PyTorch 提供可微分稀疏线性代数功能。该库弥补了 PyTorch 现有功能中的不足，目前仅提供低级内核或仅限 CPU、不可微分的求解器。Torch-sla 支持跨多个后端（包括 CPU 和 GPU 选项）的各种求解器类型的统一 API，并支持分布式执行以增强可扩展性。 AI

影响 通过提供必要的微分稀疏线性代数工具，支持更先进的科学机器学习模型。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一个特定技术领域的新的开源库。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.AI 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mingyuan Chi, Shizheng Wen ·

    torch-sla: Differentiable Sparse Linear Algebra with Adjoint Solvers and Sparse Tensor Parallelism for PyTorch

    arXiv:2601.13994v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Differentiable sparse linear algebra is foundational for scientific machine learning, yet PyTorch lacks a unified library for it: torch.sparse provides only low-level kernels and a non-differentiable, CPU-only spsolve, and…

相关实体

相关话题