- GPUを活用してモデルの速度を高速化するために、機械学習の量的研究で言語の選択が重要
- CUDAはNVIDIAによって開発されたプロプライエタリ言語で、競合他社のGPUでも使用可能
- CUDAは高速だがデバッグが難しい
- PythonとPyTorchはCUDAとは対照的でコーディングが容易
- TensorflowとJAXはPyTorchとは異なり、コンパイル言語のように動作
- 新たな選択肢としてTritonやMojoが存在し、それぞれ特長や課題がある
機械学習の分野では、GPUの活用や高速化が重要だが、それに伴い適切な言語の選択も重要になってきている。CUDAは高速性があるがデバッグが難しい一方、PythonとPyTorchはコーディングが容易である。TensorflowやJAXはPyTorchとは異なる動作をするが、学習曲線や効率面で課題がある。また、TritonやMojoなど新たな選択肢も登場しており、それぞれ特長や課題があるとされている。
元記事: https://www.efinancialcareers.com/news/programming-languages-machine-learning-ai-quant