Анализ данных (Data analysis)
45.2K subscribers
2.12K photos
232 videos
1 file
1.91K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
🖥 LeetGPU - бесплатная платформа для написания и запуска кода на CUDA.

Вы можете практиковаться и изучать CUDA онлайн, без использования графического процессора!

https://leetgpu.com/

@data_analysis_ml

#cuda #gpu #cpu #playground
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Только что вышла версия CUDA 12.8 с поддержкой Blackwell.

Гайд по работе с TensorCore 5-го поколения:

https://docs.nvidia.com/cuda/parallel-thread-execution/index.html#tensorcore-5th-generation-instructions

#cuda #TensorCore #nvidia
🖥 pytorch-cpp-cuda-starter

Cтартовый пакет работы с Pytorch на C/C++ с поддержкой CUDA.

Github

#cpp #python #cuda #nvidia #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 AI от Sakana AI пишет оптимизированный код для CUDA-ядрер для ускорения ИИ!

🔑 Основное:
AI CUDA Engineer — агентная система, которая автоматически создаёт высокооптимизированные CUDA-ядра, ускоряя операции машинного обучения в PyTorch в 10–100 раз.

CUDA-программирование сложное, требует глубоких знаний и часто кажется "алхимией". Эта система упрощает задачу, используя эволюционные алгоритмы и LLMs.
Уникальная идея — "Innovation Archive" (аналог "библиотеки навыков" из нашего проекта Voyager для Minecraft), где LLM сохраняет лучшие фрагменты кода, найденные в процессе эволюционного поиска.

Это идеальный пример AutoML: максимальная отдача от вычислительных ресурсов, делая ИИ быстрее и эффективнее.
Великолепная работа, Sakana AI!

Также интересно, что NVIDIA параллельно работает над схожими исследованиями по улучшению CUDA-ядер с помощью мощных LLM.
#AI #MachineLearning #CUDA #AutoML

Paper: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/paper/
Kernel Archive Webpage: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/
HuggingFace Dataset: https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/AI-CUDA-Engineer-Archive

@data_analysis_ml