Luminal：基於Rust語言編寫的深度學習庫

2024-05-04碼農

在深度學習領域，一直都有一個核心問題需要解決，那就是計算效能的瓶頸。隨著模型日益復雜和訓練數據的爆炸性增長，研究人員和開發者迫切需要一種能夠更快執行深度學習演算法的工具。Luminal應運而生，這是一個新興的深度學習庫，它將運算速度提升到了一個新的高度。以下內容將帶你詳細了解這個新生力量，並幫助你邁出使用Luminal的第一步。

Luminal簡介

Luminal是一個以Rust語言編寫的深度學習庫，其核心優勢在於執行靜態計算和運算子融合，以實作高效能。不同於其他大多數以動態執行（eager execution）為主的深度學習庫，Luminal采用的是靜態計算圖（computation graph），所有的操作都會記錄到一個有向無環圖中，在最佳化和執行這個圖之前，並不會進行任何實際的計算。

Luminal的工作方式

在Luminal中，當你編寫一個運算式如 x + y 時，並不會立即進行計算。這個操作僅僅是記錄下來，等待後續的執行。正因為所有的操作都是靜態定義的，這讓我們在構建整個神經網路時可以有全域的最佳化視角，允許我們進行更加激進的最佳化，而不需要任何同步點。

開始使用Luminal

首先，你需要安裝Rust語言環境，然後透過執行以下命令來安裝Luminal庫：

cargo run --example simple

或者可以執行如下命令來開始生成文本：

bash examples/llama/setup/setup.sh cargo run --release --example llama

使用Luminal構建神經網路

以下是一個Luminal程式的範例，它展示了如何設定計算圖和張量，以及如何執行基本的矩陣乘法操作。

use luminal::prelude::*; // 設定圖和張量 letmut cx = Graph::new(); let a = cx.new_tensor::<R2<3, 1>>("A"); let b = cx.new_tensor::<R2<1, 4>>("B"); // 執行操作... let c = a.matmul(b); // 設定輸入並標記輸出 a.set(vec![1.0, 2.0, 3.0]); b.set(vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0]); c.mark(); // 最佳化並執行圖 cx.optimize(GenericOptimizer::default()); cx.execute(); // 獲取結果 println!("Result: {:?}", c.retrieve().unwrap().data);