美光公司是新近加入OpenMP架构审查委员会(简称ARB)的又一家企业成员,该委员会由多家供应商及研究机构共同组成,旨在推动这一高人气共享式内存并行编程模式的相关标准得以尽快出台。
作为一家内存厂商人,美光公司已经成为OpenMP ARB 14家软件与硬件厂商成员中的一员,希望通过长期努力为OpenMP构建起多个相关项目。目前有9位辅助成员正致力于参与标准制定,但却并未创建或者销售任何OpenMP产品,其中包括美国宇航局、德克萨斯高级计算中心、桑迪亚国家实验室以及休士顿大学。
美光公司实际上是通过收购Convey Computers公司成为OpenMP ARB俱乐部成员的,美光软件开发编译器经理John Leidel指出。继续参与该倡议并在标准的开发与推进工作当中扮演积极角色,代表着美光公司正在逐步走向自身固有的内存厂商局限,转而以内存技术参与者的身份涉足软件业务领域,他在今年于德克萨斯州奥斯汀市参加Supercomputing 2015大会时在采访当中指出。
"越来越多的用户开始要求各类配套性质的软件、工具以及编程模型,"他表示。"OpenMP在支持共享式内存编程模型方面则拥有强大的传统优势。"随着美光方面一步步建立其非易失性DIMM(简称NVDIMM),Leidel解释称,并考虑到其在DRAM与混合式内存立方(简称HMC)领域的开发尝试,美光已经意识到自身需要在不同平台之间解决软件可移植性这一重要难题,而OpenMP正是支持各类异构式内存架构的绝佳选项。
Leidel指出,美光公司希望将OpenMP标准作为该公司系统集成方案当中的固有组成部分,并让自身工作成果以规范形式为其它成员所广泛采纳,包括IBM、惠普以及德州仪器(简称TI)等等。
德州仪器提出的面向异构式系统芯片的OpenMP 4.0加速器模型。
OpenMP ARB营销协调员兼富士通公司代表Matthijs van Waveren指出,共享式内存已经开始作为一大应用层面而快速发展。OpenMP API是一套可移植且可扩展的实现模式,允许并行程序员们利用一套简单而灵活的接口实现面向多种平台的并行应用程序开发工作,其中包括各类嵌入式系统、加速器设备、多核心系统以及共享内存系统。而OpenMP本身最初于1997年以未正式标准的姿态开始为计算机科学家们所采用。
目前已经有一系列厂商在自家产品当中为OpenMP提供支持,van Waveren表示。举例来说,德州仪器公司就在其KeyStone多核心架构中支持OpenMP API,其负责支持异构式编程以及将德州仪器的定点与浮点TMS320C66x数字信号处理器(简称DSP)核心与ARM Cortex-A15 MPcore处理器加以结合。另外,德州仪器旗下的C66x DSP也是第一款能够支持OpenMP API的多核心DSP设备。
在这一领域,OpenMP标准将迎来极为广阔的适用空间,van Waveren补充称,而未来其具体用例还将进一步增长,其中包括车辆制造商进行的车体碰撞模拟与分析乃至航空公司进行的机翼模拟与降阻实验等等。
OpenMP API 4.0规范发布于2013年7月,其支持加速器编程、SIMD编程并利用线程亲和性实现了良好的优化效果。该版本还加入了一套新机制,旨在描述数据与/或计算在向其它计算设备迁移时所对应的代码区域。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。