Module 2: Intro to Pairwise Distance Algorithm Using Data Parallel Essentials for Python
In this session, we will cover how Data Parallel Python can be used to develop high-performing code for ALCF's upcoming Aurora supercomputer. The talk will introduce Numba-dppy and show examples of how to write data-parallel code inside numba.jit decorated functions and offload them to a SYCL device. We will provide examples of how to write an explicit kernel using the @numba_dppy.kernel decorator. Numba-dppy is packaged as part of Intel Distribution for Python*, which is included with the Intel oneAPI AI Analytics Toolkit.
The talk will also cover dpctl, a companion library intended to make it easier to write Python native extensions based on DPC++. Dpctl provides a Python binding for the DPCPP runtime classes, an API to manage devices, and wrappers for the Unified Shared Memory (USM) allocators to enable creation of Python objects that use SYCL USM for data allocation.
For use cases, we will cover Pairwise, Black Scholes, and K-Means as examples to demonstrate the CPU and GPU implementation of numba-dppy and practice live sample code on the Intel DevCloud and/or Argonne's Joint Laboratory for System Evaluation (JLSE).
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Module 2: Intro to Pairwise Distance Algorithm Using Data Parallel Essentials for Python», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.