1 проблема, 7 библиотек (на GPU)

Видео, в котором рассматриваются 7 решений одной задачи с использованием библиотек Python и CUDA C++ (NumPy, CuPy, JAX, Tensorflow, PyTorch, Thrust и Parrot).

Ссылка на проблему: https://theweeklychallenge.org/blog/p...
Решения на GitHub: https://github.com/codereport/parrot-...
График производительности kp: https://htmlpreview.github.io/?https:...
kp: https://github.com/NVlabs/parrot/tree...
Подкаст ADSP: https://adspthepodcast.com

Ссылки на библиотеку CUDA C++:
Parrot: https://nvlabs.github.io/parrot
Thrust: https://nvidia.github.io/cccl/thrust/...

Ссылки на библиотеки Python:
NumPy: https://numpy.org/doc/stable/
CuPy: https://cupy.dev/
JAX: https://docs.jax.dev/en/latest/
TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
PyTorch: https://docs.pytorch.org/docs/stable/...

Главы:
0:00 Введение
0:30 Описание задачи
1:12 Решение на Python
1:35 Решение на NumPy
2:46 Решение на CuPy
3:00 Решение на JAX
3:17 Решение на TensorFlow
3:22 Решение на PyTorch
3:42 Решение на Thrust
5:18 Решение на Parrot
6:29 Профилирование ядра (с kp)
10:51 JIT-компиляция на Python Ограничения Fusion
11:45 Заключение

Подпишитесь на меня на Github: https://github.com/codereport
Подпишитесь на меня в Twitter:   / code_report  
Подпишитесь на меня на Mastodon: https://mastodon.social/@code_report
Подпишитесь на меня на BlueSky: https://bsky.app/profile/codereport.b...
Подпишитесь на меня в LinkedIn:   / codereport