arrayfire

ArrayFire adalah perpustakaan tensor tujuan umum yang menyederhanakan proses pengembangan perangkat lunak untuk arsitektur paralel yang ditemukan di CPU, GPU, dan perangkat akselerasi perangkat keras lainnya. Perpustakaan melayani pengguna di setiap pasar komputasi teknis.

Beberapa manfaat arrayfire meliputi:

• Ratusan fungsi komputasi tensor yang dipercepat, di bidang -bidang berikut:
  • Penanganan array
  • Visi komputer
  • Pemrosesan gambar
  • Aljabar linier
  • Pembelajaran Mesin
  • Matematika Standar
  • Pemrosesan sinyal
  • Statistik
  • Algoritma vektor
• API yang mudah digunakan, stabil, dan terdokumentasi dengan baik
• Tolok ukur dan tes yang ketat memastikan kinerja terbaik dan akurasi numerik
• Kompatibilitas lintas platform dengan dukungan untuk CUDA, ONEAPI, OPENCL, dan CPU asli pada Windows, Mac, dan Linux
• Fungsi visualisasi bawaan melalui forge
• Lisensi open-source yang ramah secara komersial
• Dukungan perusahaan dari arrayfire

ArrayFire memberi pengembang perangkat lunak abstraksi data tingkat tinggi yang berada di akselerator, objek af::array . Pengembang menulis kode yang melakukan operasi pada array arrayfire, yang, pada gilirannya, secara otomatis diterjemahkan ke dalam kernel yang hampir optimal yang dijalankan pada perangkat komputasi.

ArrayFire berjalan pada perangkat mulai dari ponsel berdaya rendah hingga superkomputer berkekuatan tinggi GPU. Arrayfire berjalan di CPU dari semua vendor utama (Intel, AMD, ARM), GPU dari produsen terkemuka (AMD, Intel, Nvidia, dan Qualcomm), serta berbagai perangkat akselerator lainnya di Windows, Mac, dan Linux.

Mendapatkan arrayfire

Instruksi untuk menginstal atau membangun arrayfire dari sumber dapat ditemukan di wiki.

Game of Life Conway Menggunakan Arrayfire

Kunjungi halaman Wikipedia untuk deskripsi Game of Life Conway.

 static const float h_kernel[] = { 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 };
static const array kernel ( 3 , 3 , h_kernel, afHost);

array state = (randu( 128 , 128 , f32) > 0.5 ).as(f32); // Init state
Window myWindow ( 256 , 256 );
while (!myWindow.close()) {
    array nHood = convolve (state, kernel); // Obtain neighbors
    array C0 = (nHood == 2 );  // Generate conditions for life
    array C1 = (nHood == 3 );
    state = state * C0 + C1;  // Update state
    myWindow. image (state);    // Display
}

Kode sumber lengkap dapat ditemukan di sini.

Perceptron

array predict ( const array &X, const array &W) {
    return sigmoid ( matmul (X, W));
}

array train ( const array &X, const array &Y,
        double alpha = 0.1 , double maxerr = 0.05 ,
        int maxiter = 1000 , bool verbose = false ) {
    array Weights = constant ( 0 , X. dims ( 1 ), Y. dims ( 1 ));

    for ( int i = 0 ; i < maxiter; i++) {
        array P   = predict (X, Weights);
        array err = Y - P;
        if (mean< float >( abs (err) < maxerr) break ;
        Weights += alpha * matmulTN (X, err);
    }
    return Weights;
}
...

array Weights = train(train_feats, train_targets);
array test_outputs  = predict(test_feats, Weights);
display_results< true >(test_images, test_outputs,
                      test_targets, 20 );

Kode sumber lengkap dapat ditemukan di sini.

Untuk lebih banyak contoh kode, kunjungi examples/ direktori.

Dokumentasi

Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap di sini.

Tautan cepat:

• Daftar Fungsi
• Tutorial
• Contoh
• Blog

Dukungan bahasa

Arrayfire memiliki beberapa API Bahasa yang Dipelihara Resmi dan Komunitas:

_{† †}

^† Komunitas memelihara pembungkus

Pembungkus yang sedang berlangsung

Berkontribusi

Komunitas pengembang arrayfire mengundang Anda untuk membangun bersama kami jika Anda tertarik dan dapat menulis fungsi tensor berkinerja terbaik. Bersama -sama kita dapat memenuhi misi arrayfire untuk komputasi ilmiah yang cepat untuk semua.

Kontribusi apa pun dipersilakan! Silakan merujuk ke wiki dan kode perilaku kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat terlibat dengan komunitas arrayfire melalui sponsor, komitmen pengembang, atau tata kelola.

Kutipan dan Ucapan Terima Kasih

Jika Anda mendistribusikan kembali arrayfire, silakan ikuti persyaratan yang ditetapkan dalam lisensi. Jika Anda ingin mengutip arrayfire dalam publikasi akademik, silakan gunakan dokumen kutipan berikut.

ArrayFire Development didanai oleh Accelereyes LLC dan beberapa pihak ketiga, silakan lihat daftar pengakuan untuk ekspresi terima kasih kami.

Info Dukungan dan Kontak

• Obrolan kendur
• Grup Google
• Layanan Arrayfire: Konsultasi | Dukungan | Pelatihan

Kebijakan Merek Dagang

Tanda literal "arrayfire" dan logo arrayfire adalah merek dagang dari Accelereyes LLC (DBA Arrayfire). Jika Anda ingin menggunakan salah satu tanda ini dalam proyek Anda sendiri, silakan berkonsultasi dengan kebijakan merek dagang Arrayfire