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内容来源:deepin社区 近日,睿思芯科与deepin(深度)社区签署了CLA(Contributor License Agreement,贡献者许可协议),正式宣布加入deepin(深度)社区。 作为一家专注于 RISC-V 芯片设计开发的公司,睿思芯科始终致力于为用户提供高算力、低功耗和高安全性的处理器产品。通过加入 deepin(深度)社区,睿思芯科将进一步加强与开源社区的合作,推动技术创新和生态发展: 在产品方面,睿思芯科将积极参与 deepin(深度)操作系统的适配和优化,共同探索和开发新的功能和应用,为 deepin 用户提供更好的体验; 在技术方面,将持续推动 deepin(深度)操作系统与 RISC-V 芯片的技术创新和发展,提升 deepin(深度)操作系统在 RISC-V 芯片上的性能和安全性; 在生态方面,将更多地参与 deepin(深度)社区的活动和项目,与 deepin 的众多合作伙伴一起,为用户提供更可靠的 RISC-V 芯片产品和服务,共同打造繁荣的 deepin 生态。 “生态合作既要脚踏实地,也需要仰望星空。”对于此次合作,统信软件生态中心硬件生态部...

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苹果开源了针对 Apple Silicon 芯片优化的 MLX 深度学习框架,并表示该框架可以简化研究人员在Mac、iPad、iPhone 平台设计和部署模型的过程。 地址:https://github.com/ml-explore/mlx 根据介绍,该深度学习框架提供了与主流开发工具接轨的 API、支持延迟计算、采用动态设计并软硬结合、对研究人员较为友好,且具有统一内存优势。 MLX 主要特性 提供开发者熟悉的 API:MLX 具有和 NumPy 接近的 Python API,此外还拥有功能齐全的 C++ API,它与 Python API 非常相似。 MLX 具有mlx.nn和mlx.optimizers等更高级别的包,其 API 紧密贴合 PyTorch,以简化构建更复杂的模型 可组合函数转换:MLX 具有用于自动微分、自动矢量化和计算图优化的可组合函数转换 惰性计算 (Lazy computation):MLX 中的计算是惰性计算。数组仅在需要时才会具体化 动态图构建:MLX 中的计算图采用动态构建,更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观 多设备:可以在任何支持...

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