GripNews🌖 在 WebGL 中運行 GPT-2：重拾 GPU Shader 程式設計的失落藝術
➤ 利用著色器在 WebGL 中實現高效的深度學習
✤ https://nathan.rs/posts/gpu-shader-programming/
本文探討了作者使用 WebGL 和著色器 (shaders) 實現 GPT-2 模型的過程，並回顧了 GPU 程式設計的發展歷程。從早期的可程式化著色器到 CUDA 和 OpenCL 的出現，再到利用紋理和緩衝區 (framebuffers) 作為資料匯流排，以及將片段著色器 (fragment shaders) 轉化為計算核心，作者詳細闡述瞭如何在 GPU 上進行通用計算，並克服了傳統圖形 API 的限制。最終，作者成功地在 GPU 上運行了 GPT-2 模型，展示了 WebGL 在深度學習領域的潛力。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了 GPU 程式設計的核心概念，對於想了解深度學習加速的人來說，非常有價值。
+ 令人驚訝的是，WebGL 竟然也能實現如此複雜的深度學習模型，作者的技術能力
#GPU 程式設計 #WebGL #深度學習 #GPT-2
➤ 利用著色器在 WebGL 中實現高效的深度學習
✤ https://nathan.rs/posts/gpu-shader-programming/
本文探討了作者使用 WebGL 和著色器 (shaders) 實現 GPT-2 模型的過程，並回顧了 GPU 程式設計的發展歷程。從早期的可程式化著色器到 CUDA 和 OpenCL 的出現，再到利用紋理和緩衝區 (framebuffers) 作為資料匯流排，以及將片段著色器 (fragment shaders) 轉化為計算核心，作者詳細闡述瞭如何在 GPU 上進行通用計算，並克服了傳統圖形 API 的限制。最終，作者成功地在 GPU 上運行了 GPT-2 模型，展示了 WebGL 在深度學習領域的潛力。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了 GPU 程式設計的核心概念，對於想了解深度學習加速的人來說，非常有價值。
+ 令人驚訝的是，WebGL 竟然也能實現如此複雜的深度學習模型，作者的技術能力
#GPU 程式設計 #WebGL #深度學習 #GPT-2