6 ポイント 投稿者 xguru 2022-04-07 | まだコメントはありません。 | WhatsAppで共有
  • pytorch と micrograd の中間くらい
  • 1000行にも満たないコードで構成された、シンプルで扱いやすいディープラーニングフレームワーク
    • Accelerator を簡単に追加可能
    • EfficientNet および Transformer モデルをサポート
  • Apple Neural Engine と Google TPU のサポートを進行中
  • 最終的には tinygrad 向けのハードウェアを作る予定で、そうなれば非常に高速になる見込み。現時点では遅い

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