Google 開源 TensorNetwork 數據庫,加快 TensorFlow 運算速度 100 倍!

【為什麼我們要挑選這篇文章】量子力學顛覆科學家對 AI、大數據相關技術的應用想像,然在量子運算領域常使用的 Tensor Network 卻因系統複雜且運算力不足導致無法普及化。

Google 團隊出手改變現況,並且還暖心的開源了數據庫。學習機器學習的工程師們,趕快存起來用吧。(責任編輯:陳伯安)

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本文經 AI 新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯繫出處

作者:量子位/ 乾明

量子系統複雜,暴力運算無效,原有張量網路(Tensor Network)難以廣泛使用,讓開發高溫超導體等複雜問題受限於此。

現在,Google 出手了。

聯合 Perimeter  理論物理研究所和 Google X,開發全新物理和機器學習數據庫 TensorNetwork,用於提高張量計算的效率,現在已經開源。

這一數據庫使用 TensorFlow  作為後端,並針對 GPU  處理進行了優化,與 CPU  上相比,可以實現高達 100  倍的加速。

Google AI 的研究工程師 Chase Roberts  和 的研究科學家 Stefan Leichenauer  表示,通過開源社團,他們會持續向 TensorNetwork  添加新功能。希望 TensorNetwork  成為科學家們和機器學習從業者的寶貴工具。

為什麼 TensorNetwork 能有效加速運算?

張量(Tensor),是按照順序在層次結構中分類的多維數組,普通的數或者標量,是零階張量,向量是一階張量,矩陣是二階張量。

張量網路,是圖形編碼的張量收縮模式(張量上的數學運算類型),由幾個張量組成,並共同構成一個新的張量。

張量網路並不直接存儲或者操縱張量,而是將張量表示為較小張量在較大張量網路形狀中的收縮。

因此,張量網路可以非常有效地表示幾個、幾十個、甚至幾百個張量,而且還不需要佔用大量內存。

現在,張量網路已經廣泛應用於量子物理學等領域之中。這些優勢,也使得其在圖像分類、物體識別和其他人工智慧實踐中更加實用。

TensorNetwork,就是 Google 在這個方向上努力的成果。

作為一個通用的張量網路數據庫,效果如何?谷歌進行了測試。

近似量子態,是張量網路在物理學中的一個典型用例,能夠直觀地說明張量網路庫的能力。

Google 的研究人員用 TensorNetwork  實現了一個樹狀張量網路(TTN) 算法,用來逼近週期量子自旋鏈(1D) 或薄環面(2D) 上的點陣模型的基態。

在這個任務中,使用了 TensorNetwork  庫的 GPU ,與沒有使用 TensorNetwork 庫的 CPU  相比,運算速度顯著提高了 100  倍。

TensorNetwork 大量傳送門:兩篇論文+開源連結

現在,Google  已經將 TensorNetwork  開源(傳送門), 也放出了與 TensorNetwork  相關的兩篇論文。

第一篇論文,對 TensorNetwork  進行了概述,並介紹了這一開源數據庫和 API

TensorNetwork: A Library for Physics and Machine Learning(傳送門

第二篇論文,展示了 TensorNetwork  在物理學領域中的用例,以及運算性能上的表現。

TensorNetwork on TensorFlow: A Spin Chain Application Using Tree Tensor Networks(傳送門

Google 表示,接下來將使用 TensorNetwork 對 MNIST  和 Fashion-MNIST  數據集中的圖像進行分類。

此外,也將在探索其在時間序列分析上的應用,以及量子電路仿真等用例。

Google AI 部落格地址: 點這

(本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈实现 100 倍加速!谷歌开源超强张量计算库 TensorNetwork〉,首圖來源:Pxhere, CC Licensed。)

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