PyTorch Helion erhält TPU-Backend via Google Pallas
ToolsGoogle TPU
CompaniesGoogle DeepMind
Warum es zählt
Entwickler können ML-Kernel einmalig in Helion schreiben und sie auf verschiedener Hardware (GPU, TPU) ausführen, ohne plattformspezifischen Code. Das reduziert den Aufwand für Performance-Optimierungen erheblich.
— Lumeric Redaktion
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