Taichi Lang: High-performance Parallel Programming in PythonTaichi is a domain-specific language embedded in Python that helps you easily write portable, high-performance parallel programs.
Mitsuba 3 - A Retargetable Forward and Inverse Renderer
Mitsuba 3 is a research-oriented retargetable rendering system, written in portable C++17 on top of the Dr.Jit Just-In-Time compiler. It is developed by the Realistic Graphics Lab at EPFL. It can be compiled into many variants with optional derivative tracking, dynamic compilation via LLVM or CUDA, and various radiance representations (monochrome, RGB, or spectral light, potentially with polarizat
Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Technical Blog
Numba is a Python compiler from Anaconda that can compile Python code for execution on CUDA-capable GPUs or multicore CPUs, providing a way to achieve high-performance computing while maintaining Python's flexibility.By using Numba's Just-in-Time (JIT) compilation and function decorators like @vectorize, developers can easily accelerate their Python code on GPUs without needing to rewrite it in an
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Tech Blog
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
New Substance Designer Release: Your Life Made Easier | allegorithmic
https://main--cc--adobecom.aem.live/cc-shared/assets/img/product-icons/svg/substance-64.svg | Substance 3D {{adobe-substance-3d}} Paint realistic textures like a pro. Craft stunning, customizable materials and apply them seamlessly to your 3D creations. Start with professional-quality assets or create your own. Plans start at PRICE - M2M - Substance 3D Collection{{small-tax-incl-label}}. View plan
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