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摩尔线程发布 Torch-MUSA v2.7.0

摩尔线程近日正式发布PyTorch 深度学习框架的 MUSA 扩展库——Torch-MUSA v2.7.0,新版本在功能集成、性能优化与硬件支持方面实现进一步突破。 自v2.5.0起,Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号保持同步,便于开发者进行版本识别与管理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等计算加速库,显著提升复杂计算任务的执行效率;同时新增对统一内存设备(Unified Memory)的UMM支持,有效优化内存使用效率。 此外,新版本继续保持与最新MUSA SDK的兼容性,支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本进行编译。目前Torch-MUSA专属支持的算子总数已超过1050个,系统在性能与稳定性方面均实现进一步提升。 v2.7.0版本主要更新内容 新增特性 动态双精度转换(Dynamic Double Cast) 用户可通过设置环境变量export TORCH_USE_MUSA_DOUBLE_CAST=1,开启Float64数据类型算子的动态转换功能,torch_musa将使用float32作为计算数据类型。 分布式检查点(Dist...

混合搜索无需头疼:使用 retrievers 简化混合搜索

作者:来自 Elastic Mike Pellegrini 探索如何在Elasticsearch中使用适用于 linear 和 RRF retrievers 的多字段查询格式来简化混合搜索,并在对你的 Elasticsearch 索引没有任何先验知识的情况下创建查询。 Elasticsearch 充满了新特性,可以帮助你为你的使用场景构建最佳搜索解决方案。了解如何在我们关于构建现代 Search AI 体验的动手网络研讨会上将它们付诸实践。你也可以立即开始免费云试用,或在本地机器上试用 Elastic。 混合搜索被广泛认为是一种强大的搜索方法,它将词法搜索的精确性和速度与语义搜索的自然语言能力结合在一起。然而,在实践中应用它可能很棘手,通常需要对你的索引有深入了解,并构建冗长且包含非平凡配置的查询。在这篇博客中,我们将探索用于linear 和 RRF retrievers 的多字段查询格式如何让混合搜索变得更简单、更容易接近,消除常见的麻烦,并让你更轻松地充分利用它的强大能力。我们还将回顾多字段查询格式如何让你在对你的索引没有任何先验知识的情况下执行混合搜索查询。 分数范围问题 为了铺...

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