Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #400 · 8 дек.

Три способа выполнить множество задач с asyncio Функция для примера: async def do_it(n): await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1)) return n 1. Последовательный вызов async def main(): for i in range(100): result = await do_it(i) Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей. Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди. 2. Упорядоченный результат async def main(): tasks = [do_it(i) for i in range(100)] results = await asyncio.gather(*tasks) Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка. Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены. 3. Результат по мере готовности tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)] for cor in asyncio.as_completed(tasks): result = await cor Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно. Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее. #async

Hashtags

#async

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

Најди слично Погледај

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Hashtags

#ai #opticalcomputing #photonics #generativea

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

Најди слично Погледај

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy

Hashtags

#ai #chip #opticalcomputing #photonics #energy