¿Qué es keops?

KeOps: Operaciones en Kernel con Opción de Rendimiento

KeOps es una biblioteca C++/CUDA para calcular operaciones en kernel de manera eficiente en grandes conjuntos de datos, incluso con conjuntos de datos que no caben en la memoria de la GPU. Se centra en la resolución de problemas que involucran sumas sobre kernels, donde los argumentos del kernel dependen de pares de puntos indexados por i y j.

Puntos clave sobre KeOps:

• Escalabilidad: Diseñada para trabajar con conjuntos de datos grandes que pueden exceder la memoria de la GPU.

• Rendimiento: Acelera los cálculos de kernel utilizando CUDA.

• Flexibilidad: Permite la creación de kernels personalizados con expresiones simbólicas.

• Integración: Se integra con PyTorch y NumPy, facilitando su uso en flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Temas importantes:

• Suma sobre Kernels: El tipo de operación fundamental que KeOps está diseñado para optimizar.

• Formulaciones Simbólicas: Define kernels utilizando una sintaxis matemática, lo que permite la diferenciación automática.

• Backends de GPU (CUDA): Aprovecha el poder de las GPU NVIDIA para acelerar los cálculos.

• Integración con PyTorch: Se integra fácilmente en flujos de trabajo de aprendizaje profundo basados en PyTorch.

• Integración con NumPy: Permite el uso de KeOps con datos almacenados en arrays NumPy.

• Diferenciación Automática: Soporta diferenciación automática, lo que es crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.