#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization
Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models.
https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch
🚀 Вышел стабильный JavaScript движок от Google для Android
Новая стабильная библиотека Jetpack JavaScript Engine позволит разработчикам выполнять JS код в изолированной и ограниченной среде.
class MainActivity : ComponentActivity() {
// Теперь nullable, без lateinit
private var jsSandbox: JavaScriptSandbox? = null
private var jsIsolate: JavaScriptIsolate? = null
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
if (!JavaScriptSandbox.isSupported()) {
Log.e("JS", "JavaScriptSandbox не поддерживается")
return
}
lifecycleScope.launch {
// Создаём и сохраняем в nullable-поле
jsSandbox = JavaScriptSandbox
.createConnectedInstanceAsync(applicationContext)
.await()
jsIsolate = jsSandbox?.createIsolate()
// При выполнении гарантируем, что jsIsolate != null
val result: String = jsIsolate
?.evaluateJavaScriptAsync(JS_SCRIPT_SCRING)
?.await()
?: "Ошибка: isolate не инициализирован"
Log.d("JS", "Результат выполнения: $result")
}
}
override fun onDestroy() {
super.onDestroy()
// Закрываем только если не null
jsIsolate?.close()
jsSandbox?.close()
}
}
#jetpack#js