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Entraîner un LLM en Swift, partie 1 : optimiser la multiplication matricielle jusqu'au Tflop/s
Un développeur détaille comment porter les performances de la multiplication matricielle de quelques Gflop/s à plusieurs Tflop/s en Swift, première étape vers l'entraînement d'un LLM natif.
Hacker News (filtré IA)·@zdw·10 mai 2026
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L'article explore les optimisations bas niveau nécessaires pour rendre la multiplication matricielle compétitive en Swift, en partant de quelques Gflop/s pour atteindre le régime du Tflop/s. L'auteur détaille les techniques d'accélération matérielle, de vectorisation et d'utilisation du GPU dans l'optique d'entraîner un LLM entièrement en Swift. C'est la première partie d'une série orientée performance système.
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