, стверджує, що розробляє прототип нової мови програмування.){kind=link}
이미지 처리 또는 신경망의 다양한 딥 러닝 응용 프로그램과 같이 엄청난 양의 데이터를 처리하고 충분히 빠르게 처리해야 하는 점점 더 많은 작업을 해결하려면 고성능 컴퓨팅이 필요합니다. 그렇지 않으면 엄청난 양의 시간이 소요될 수 있습니다. 시각. 이러한 작업을 수행할 때 속도와 안정성 사이의 타협은 불가피하다고 널리 알려져 있습니다. 이 생각에 따르면 속도가 우선이면 안정성이 저하되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
그러나 주로 MIT(Massachusetts Institute of Technology)에 기반을 둔 연구원 그룹은 실제로 모든 것을 가질 수 있다고 주장하면서 이 개념에 도전하고 있습니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 대학원생인 Amanda Liu에 따르면 고성능 컴퓨팅을 위해 특별히 작성한 새로운 프로그래밍 언어로 "속도와 정확성은 경쟁할 필요가 없습니다. 오히려 우리가 작성하는 프로그램에서 나란히 함께 갈 수 있습니다." Liu와 그녀의 팀은 지난달 필라델피아에서 열린 프로그래밍 언어 원칙 컨퍼런스에서 새로 생성된 ATL(A Tensor Language)의 잠재력에 대해 이야기했습니다.
Liu는 "우리 언어의 모든 것은 단일 숫자나 텐서를 얻는 것을 목표로 합니다."라고 말합니다. 텐서는 벡터와 행렬의 일반화입니다. 벡터는 3차원 객체(종종 개별 화살표로 표시됨)이고 행렬은 친숙한 3차원 숫자 배열이지만 텐서는 예를 들어 3xx 배열의 형태를 취할 수 있는 n차원 배열입니다. 더 높은(또는 낮은) 차원.
컴퓨터 알고리즘 또는 프로그램의 본질은 특정 계산을 시작하는 것입니다. 그러나 이 프로그램을 작성하는 방법에는 여러 가지가 있을 수 있습니다. Liu와 그녀의 공동 저자가 논문에서 설명한 것처럼 "놀라울 정도로 다양한 코드 구현"이 있습니다. 그 중 일부는 다른 것보다 훨씬 빠릅니다. 그녀는 ATL의 주요 근거는 다음과 같이 설명합니다. “고성능 컴퓨팅은 리소스 집약적이므로 속도를 높이기 위해 최적의 형태로 프로그램을 수정하거나 다시 작성할 수 있기를 원합니다. 종종 작성하기 가장 쉬운 프로그램으로 시작하지만 실행하는 가장 빠른 방법이 아닐 수 있으므로 여전히 추가 조정이 필요합니다."
새로운 명령 언어는 증명 도우미가 포함된 기존 Coq 언어를 기반으로 합니다. 증명 보조자는 차례로 자신의 진술을 수학적으로 정확하게 증명할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. Coq는 MIT 그룹에게 매력적인 또 다른 속성을 가지고 있습니다. 해당 언어로 작성된 프로그램 또는 해당 언어의 적응은 항상 종료되고 무한 루프에서 무한정 실행될 수 없습니다.
이제 공식적으로 검증된 최적화가 있는 최초이자 지금까지 유일한 텐서 언어입니다. 그러나 MIT 팀은 ATL이 여러 소규모 프로그램에서 테스트된 프로토타입일 뿐이라고 경고합니다.
또한 읽기: