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World File Search System矩阵乘法
应用AI发现更快的矩阵乘法算法
奥克兰大学的夏季研究是一种关键的体验，加深了我与数学科学的互动。它巩固了我对在应用数学和统计领域进行进步的奉献精神，尤其是在开发有效的计算算法方面。我的主管Pedram Hekmati教授在我的学术成长中发挥了至关重要的作用，为复杂的数学理论和算法发展的微妙细微差别提供了深刻的见解。他的指导是提高我对数学解决问题和算法效率的严格任务的技能的关键。与对数学充满热情的同龄人合作，我获得了多种观点，这些观点丰富了我的理解，并为潜在的研究合作开放了途径。这种学术交流是无价的，这加强了我决心为数学研究及其在技术和科学中的应用做出有意义的贡献。
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
i.MX 机器学习用户指南
• 启用 RUY 矩阵乘法库（TFLITE_ENABLE_RUY=On）。与使用 Eigen 和 GEMLOWP 构建的内核相比，RUY 矩阵乘法库提供了更好的性能。 • XNNPACK 委托支持（TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On） • 外部委托支持（TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On） • （i.MX 95）GPU 委托支持（TFLITE_ENABLE_GPU=On） • 运行时库以共享库的形式构建和提供（TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On）。如果希望将 TensorFlow Lite 库静态链接到应用程序，请将此开关保持关闭状态（默认设置）。如果应用程序是使用 CMake 构建的，可能会很方便，如第 2.5.1 节所述。 • 该包使用默认的 -O2 优化级别进行编译。某些 CPU 内核（例如 RESIZE_BILINEAR）在 -O3 优化级别下性能更佳。但是，某些内核（例如 ARG_MAX）在 -O2 优化级别下性能更佳。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力不断解决更复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断增大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型已十分常见。性能使得 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著减少解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。
张量几何简介第 2 部分：使用...
Bini-Capovani-Lotti-Romani (1979) 研究了当矩阵的一个元素设置为零时，是否可以通过五次乘法（而不是简单的 6 次）来计算 M ⟨ 2 ⟩，即这个简化的矩阵乘法张量的秩是否为 5。
人工智能加速器（Tensor Processor）的翻译器
该客户专门开发和制造专用张量处理单元 (TPU)，用于基于矩阵乘法块的快速神经网络计算，它以每周期数万次运算的速度执行最耗资源的计算。