- 機械学習を量的研究に導入することは新しいことではないが、超低速度の必要性が高まるにつれて、GPUの性能が向上し、モデルのスピードを加速させるために最適化する必要がある。
- GPUで作業するための最適な言語は何か。
- Jane Street Signals and Threadsのポッドキャストでは、同社の機械学習研究者であるSylvian Guggerが、GPUと共に使用されるいくつかの言語と、それらの固有の利点と問題について説明している。
- Cudaは、NVIDIAが開発したプロプライエタリ言語であり、競合他社のAMDのGPUでも相互運用可能。
- CUDAは、極めて高速なスピードを微調整するための最適な手段であるが、「デバッグが非常に困難であり、非常に慎重でないと未定義の動作が発生する」とGuggerは述べている。
- PyTorchは、Jane Streetのトレーダーにとって有効であり、「アイデアを素早く反復することができ、特定のモデルが収益性があることを確認した後に微調整する必要がある」と述べている。
- TensorflowとJAXは、コンパイル言語に近い操作を行うが、PyTorchよりもエラープルーフである。
- Tritonは、CUDAの専門知識を必要とせずに効率的なCUDAカーネルを直接書くことができるPythonのスーパーセットであり、初期の有望な段階にある。
- Mojoは、Rustに少し影響を受けた別のPythonのスーパーセットであり、より多くのデバッグサポートがある。
私の考え: 機械学習において、GPUを使用した高速なモデルの開発には、適切な言語の選択が重要です。CUDAは速度を最大化するが、デバッグが難しいという課題があります。一方、PyTorchは使いやすいが、効率性に課題があります。TensorflowやJAXはPyTorchよりもエラープルーフであるが、学習曲線が急です。新しい言語やライブラリの登場によって、開発者にとって選択肢が増えていますが、それぞれには特徴と課題があります。
元記事: https://www.efinancialcareers.com/news/programming-languages-machine-learning-ai-quant