TensorFlow XLAのコード解析をしました。
この資料は、TensorFlow XLAのAOT部分に関するものです。
I analyzed the code of TensorFlow XLA.
This document pertains to JIT part of TensorFlow XLA.
TensorFlow XLAのコード解析をしました。
この資料は、TensorFlow XLAのAOT部分に関するものです。
I analyzed the code of TensorFlow XLA.
This document pertains to JIT part of TensorFlow XLA.
SDSoC解体新書2016.2版ソフトウェア編 (チラ見) : Inside SDSoC v2016.2 (Software short edtion)Mr. Vengineer
XilinxのSDSoCが生成するソフトウェアの調査結果をまとめたものです。
2016.09.09 : 新規登録しました。
2016.09.10 : SDSoCが生成するSDカード内のファイルの部分を追記しました。
It summarizes the investigation result of software generated by Xilinx's SDSoC v2016.2.
2016.09.09: I newly registered.
2016.09.10: The file part in the SD card generated by SDSoC was added.
SDSoC解体新書2016.2版ソフトウェア編 (チラ見) : Inside SDSoC v2016.2 (Software short edtion)Mr. Vengineer
XilinxのSDSoCが生成するソフトウェアの調査結果をまとめたものです。
2016.09.09 : 新規登録しました。
2016.09.10 : SDSoCが生成するSDカード内のファイルの部分を追記しました。
It summarizes the investigation result of software generated by Xilinx's SDSoC v2016.2.
2016.09.09: I newly registered.
2016.09.10: The file part in the SD card generated by SDSoC was added.
APACHE TOREE: A JUPYTER KERNEL FOR SPARK by Marius van NiekerkSpark Summit
Many data scientists are already making heavy usage of the Jupyter ecosystem for analyzing data using interactive notebooks.
Apache Toree (incubating) is a Jupyter kernel designed to act as a gateway to Spark by enabling users Spark from standard Jupyter notebooks. This allows users to easily integrate Spark into their existing Jupyter deployments, This allows users to easily move between languages and contexts without needing to switch to a different set of tools.
Apache Toree is designed expressly for interactive work. It supports interpreters in Scala, Python, and R.
In this talk, I will cover the design of Toree, how it interacts with the Jupyter ecosystem and various ways in which users can extend the functionality of Apache Toree via a powerful plugin system.
TensorFlow XLAの中では、
XLA Client を Pythonで利用できるようになっています。
また、2018年2月に開催されたSysMLの論文(JAX@Google)についても追記しました。
In TensorFlow XLA,
XLA Client is now available in Python.
Also added about SysML's paper (JAX @ Google) held in February 2018.
Tiramisu : A Code Optimization Framework for High Performance Systems
https://www.csail.mit.edu/research/tiramisu-framework-code-optimization-and-code-generation
の概要です。
ドキュメントがほとんどないので、ソースコード解析をやって、サンプルプログラムの内容について、調べてみました。