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Wasmer 2.0 发布,速度最高提升 73%

Wasmer 是支持 WASI 和 Emscripten 的 WebAssembly 运行时,提供基于 WebAssembly 的超轻量级容器,其可以在任何地方运行:从桌面端到云端、以及 IoT 设备,并且能嵌入在任何编程语言中。 Wasmer 2.0 的新内容: SIMD SIMD 是指单指令、多数据(single instruction, multiple data)。简而言之,SIMD 使一条指令可以同时对许多数据进行操作。在 Wasmer 2.0 中引入 SIMD,为许多不同的用例提供了更高性能的数据级并行性。创建机器学习、视频(转码、编码、解码......等)、图像处理、3D 物理或图形应用的用户应该能看到性能的大幅提升。 引用类型 Wasmer 2.0 的另一个突出特点是包含了引用类型。对于不熟悉的人来说,引用类型允许 Wasm 模块与主机环境或多个 Wasm 模块之间引用和共享特定类型的信息。 这允许使用更简单的代码与来自主机的 Wasm 模块进行交互,并且是启用接口类型等未来提案的关键功能。 性能的改进 当使用浮点数操作时,LLVM 的运行速度提高了约 56%; 函数调...

PyTorch 1.9 发布,包括 torch.linalg 和 Mobile Interpreter

PyTorch 1.9 现已发布,该版本包含了自1.8 以来的 3400 多个 commit,有 398 位贡献者参与更新。主要亮点内容包括: 支持科学计算方面的重大改进,现已支持 torch.linalg、torch.special 以及 Complex Autograd; 使用 Mobile Interpreter 对设备上的二进制大小进行重大改进; 通过 TorchElastic 向 PyTorch Core 上游提供对弹性容错训练的本地支持; PyTorch RPC 框架的更新,以支持 GPU 的大规模分布式训练; 为模型推理部署优化性能和封装的新 API; 支持 PyTorch Profiler 中的分布式训练、GPU 利用率和 SM efficiency。 除了 PyTorch 1.9 外,PyTorch 团队还发布了针对 PyTorch 库的重大更新,点此查看关于库更新的详细消息。 PyTorch 版本中的功能分为稳定版 (Stable)、测试版 (Beta) 和原型版 (Prototype)。 前端 API (Stable)torch.linalg 在 1.9 版本中...

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