A Intel publica a biblioteca de classificação AVX-512 super rápida, o Numpy está alternando para ela para as classificações de 10 a 17 vezes mais rápidas

 

 

A Intel publicou recentemente uma biblioteca de arquivos de cabeçalho C++ de código aberto para classificação baseada em SIMD de alto desempenho, que inicialmente se concentra em fornecer uma implementação rápida do AVX-512 quicksort. A partir de hoje, esse código foi mesclado com o Numpy e está fornecendo alguns aumentos de velocidade de 10 a 17x.

O GCC obtém uma vetorização totalmente mascarada do AVX-512

 

Com base na análise do binário de codificação de vídeo x264 gerado e em algumas ineficiências de desempenho, os engenheiros da SUSE desenvolveram o suporte de vetorização totalmente mascarada AVX-512 para o código de desenvolvimento GCC 14.

As correções do Linux são enfileirados para melhorar o AVX-512, permitindo o posicionamento de tarefa mais ótimo

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Intel x86-simd-sort 7.0: AVX-512 & OpenMP Boost High-Performance Sorting

 

Intel’s x86-simd-sort 7.0 leverages AVX-512 & OpenMP for 3–4x faster sorting in NumPy & PyTorch. Perfect for HPC, ML, and big data—download now for multi-core accelerated algorithms on Xeon CPUs.

A Intel lança um grande conjunto de patches para o suporte do compilador AVX-512 FP16 para o Sapphire Rapids

 

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Libgcrypt 1.12 Released: Next-Gen Cryptographic Performance with VAES/AVX-512 and ML-DSA Support

 

                                       

Werner Koch releases Libgcrypt 1.12, featuring groundbreaking AVX-512/VAES acceleration for 2x faster AES-OCB on AMD Zen 5, AVX2/AVX-512 CRC paths, RISC-V Vector crypto, and post-quantum Dilithium (ML-DSA) support. Essential for GnuPG, email encryption & secure file utilities.

KTransformers 0.5.3: Bridging the CPU-GPU Divide for Premium LLM Inferencing

 

Unlock enterprise-grade LLM inferencing on commodity hardware. KTransformers 0.5.3 introduces AVX2 support for MoE models, NUMA-aware deployment, and CPU-GPU heterogeneous computing. Maximize AI efficiency without Xeon-class infrastructure. Read the full performance analysis.

O Intel Pursuing AVX-512 otimiza o Crypto Algorithms para o kernel do Linux

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O LLVM Clang 14 começa a obter o suporte para o Intel AVX-512 FP16

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A Intel aperta seu comportamento do AVX-512 para o compilador LLVM Clang 10

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A Intel lança a biblioteca x86-simd-sort v1.0 para a classificação do AVX-512 de alto desempenho

 

No mês passado, você deve se lembrar da notícia da Intel ter uma biblioteca de classificação AVX-512 extremamente rápida que eles publicaram como código aberto e já encontraram adoção pela popular biblioteca Numpy Python. No caso do Numpy, ele pode fornecer alguns aumentos de velocidade de 10 a 17x. Essa biblioteca somente de cabeçalho agora atingiu a versão 1.0.

O kernel Linux 5.3 chega com o suporte para o rastreamento de uso do AVX-512

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A Intel atualiza o Alder Lake Tuning para o GCC, reafirma que não é oficial do AVX-512

 

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O ajuste do AVX/AVX-512 não compensa para as planilhas do Calc do LibreOffice

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A Criptografia do Kernel Linux 5.6 está obtendo o Poly1305 otimizado para AVX / AVX2 / AVX-512 - Ajuda o WireGuard

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O dav1d 1.1 foi lançado com mais melhorias no AVX-512

 

Outro lançamento proeminente de software de código aberto para o Dia dos Namorados hoje é... dav1d v1.1! Este decodificador de vídeo AV1 de código aberto líder foi lançado com sua primeira grande atualização em quase um ano e vem com mais ajuste AVX-512, bem como mais trabalho nas otimizações Arm NEON.

A Intel contribui com as otimizações do AVX-512 para Numpy, produz acelerações massivas

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O suporte ao compilador está preparando-se para o AVX-512 VP2INTERSECT

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O Clear Linux da Intel trabalhando no contêiner Golang otimizado para AVX-512

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Rust 1.94 Stable Release: Unleashing AVX-512 FP16 Intrinsics and Modernizing Cargo Workflows

 

Discover the transformative power of Rust 1.94. This latest stable release introduces array_windows for safer slice iteration, stabilizes critical x86 AVX-512 and AArch64 NEON FP16 intrinsics for high-performance computing, and upgrades Cargo with TOML 1.1 support and include paths. Learn how these advancements in systems programming can optimize your SIMD operations and streamline your development environment configuration.