Tensor algebra är ett kraftfullt verktyg med tillämpningar inom maskininlärning, dataanalys, ingenjörsvetenskap och fysik. Tensorer är ofta glesa och sammansatta operationer måste ofta beräknas i en enda kärna för prestanda och för att spara minne. Programmerare lämnas att skriva kärnor för varje drift av intresse, med olika blandningar av täta och glesa tensorer i olika format. Kombinationerna är oändliga, vilket gör det omöjligt att manuellt implementera och optimera dem alla. Detta papper introducerar den första kompilatorn teknik för att automatiskt generera kärnor för alla sammansatta tensor algebra drift på täta och glesa tensorer. Tekniken implementeras i ett C++ bibliotek som kallas taco. Dess prestanda är konkurrenskraftig med bäst-i-klass handoptimerade kärnor i populära bibliotek, samtidigt som den stöder mycket mer tensor operationer.
TACO REF är ett nyligen utvecklat bibliotek med hjälp av kompilatorteknik för att generera kod för sparsamt tensor algebra-operationer inklusive SpMM och SDDMM.
The tensor algebra compiler
{'venue': 'PACMPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}