从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 的研究者把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX,并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库被改写为 Apple Silicon 内核。
推荐理由:作者展示了把 CUDA 优化经验迁移到 MLX 的具体做法,并给出注意力与 Mamba 两个内核的实测对比。
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 的研究者把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX,并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库被改写为 Apple Silicon 内核。
推荐理由:作者展示了把 CUDA 优化经验迁移到 MLX 的具体做法,并给出注意力与 Mamba 两个内核的实测对比。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题,ProxySPEX 进一步利用层级结构,以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
伯克利AI Research提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架,仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能,优化后的设计达到SOTA端到端方法水平,且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器设计。