Кирилл Колодяжный — Роль C++ в архитектуре современных платформ машинного обучения скачать в хорошем качестве

Кирилл Колодяжный — Роль C++ в архитектуре современных платформ машинного обучения

Подробнее о конференции C++ Russia: https://jrg.su/9Sszhd — — Скачать презентацию с сайта C++ Russia — https://jrg.su/7f9FRH Машинное обучение в основном ассоциируется с Python, в то время как C++ незаслуженно обходят стороной. Это связано с тем, что C++ считается слишком тяжелым инструментом для реализации моделей и быстрого прототипирования. Но именно C++ используется для разработки основных компонентов ML-платформ, таких как PyTorch и TensorFlow. Кирилл рассказал, как C++ на самом деле применяется в архитектуре платформ для разработки ML-приложений. Для наглядности он показал пошаговую реализацию основных компонентов с нуля, аналогично тому, как это делается в PyTorch: 1. Реализацию API, аналогичного PyTorch, для обучения нейронных сетей. 2. Механизм автоматического дифференцирования на основе графа вычислений. 3. Возможности C++ для создания графа вычислений. 4. Подходы для работы с несколькими реализациями численных вычислений (CPU/GPU). 5. Связь математических выражений и слоев нейронной сети с графом. 6. Интеграцию C++ с Python. Этим докладом спикер подчеркнул важную роль С++ в создании ML-платформ. Вы увидите, как используются характерные для языка идиомы (plmlp, CRTP), подходы (type-erasure, MemoryPool), функции и контейнеры стандартной библиотеки (std::any, std::function, алгоритмы random и другие). Также в докладе рассмотрели, как используются параллельные алгоритмы и макросы.