硬核观察 #781 DeepMind 用游戏的方式打破了矩阵相乘 50 年来的记录
• DeepMind 用游戏的方式打破了矩阵相乘 50 年来的记录 • 英特尔推动 GPU 通用编程库 SYCL 的发展 • SELinux 继续废弃运行时禁用功能
AI GPU SELinux
• DeepMind 用游戏的方式打破了矩阵相乘 50 年来的记录 • 英特尔推动 GPU 通用编程库 SYCL 的发展 • SELinux 继续废弃运行时禁用功能
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### DeepMind 用游戏的方式打破了矩阵相乘 50 年来的记录


矩阵乘法问题是一种关键的计算类型，它是许多不同应用的核心，从屏幕上显示图像到模拟复杂的物理学。加快这种计算可能会对成千上万的日常计算机任务产生重大影响。但想优化矩阵相乘的步骤很难。DeepMind 将该问题变成一种三维棋盘游戏 TensorGame。训练了一个新版本的 AlphaZero，称为 AlphaTensor，来玩这个游戏，以尽可能少的动作赢得游戏。AlphaTensor 发现了一种将两个四乘四的矩阵相乘的方法，只需要 47 步，基本的高中数学方法需要 64 步，而之前的最佳方法是德国数学家在 1969 年发明的 49 步的方法。此外，“AlphaTensor 在超过 70 种不同大小的矩阵中击败了现有的最佳算法。”



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> **[消息来源：Technology Review](https://www.technologyreview.com/2022/10/05/1060717/deepmind-uses-its-game-playing-ai-to-best-a-50-year-old-record-in-computer-science/)**
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> 老王点评：没想到 AI 居然可以在数学上找到更好的算法，果然人力有时而穷。此外，对矩阵相乘的改进，应该会从底层提升很多你想不到的地方的性能。
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### 英特尔推动 GPU 通用编程库 SYCL 的发展


如今在加速计算和 GPU 领域，CUDA 只能在英伟达的 GPU 上运行，AMD 的 CUDA 可以在 AMD 的 GPU 上运行，但你不能用 CUDA 为英特尔的 GPU 编程。因此，英特尔推动开源 SYCL 规范的发展，该规范旨在为 GPU 和加速计算做几十年前 Java 为应用开发所做的工作。SYCL 是一种用 C++ 语言进行数据并行编程的方法，它看起来很像 CUDA，可以在英特尔、AMD 和英伟达的 GPU 上运行，而无需改变你的代码。



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> **[消息来源：Venture Beat](https://venturebeat.com/programming-development/intel-cto-wants-developers-to-build-once-run-on-any-gpu/)**
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> 老王点评：这就是一个英特尔的 CUDA，但是以开放的名义。
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### SELinux 继续废弃运行时禁用功能


SELinux 已经废弃了运行时禁用功能，即通过编辑配置文件或 sys 文件系统来即时禁用它。但相关的代码和功能尚未从内核中删除，Linux 6.1 仍然具有处理 SELinux 运行时禁用的废弃能力。在最新的 Linux 6.1 的合并请求中，SELinux 删除了对该能力的一个文档参考，向废弃该能力小小的迈了一步，其它的部分几乎没有什么大的变化。一种简单和非侵入性的正确禁用 SELINUX 的方法是，在启动 Linux 时可以将 `selinux=0` 作为一个内核参数传递进去。



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> **[消息来源：Phoronix](https://www.phoronix.com/news/SELinux-Runtime-Disabling)**
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> 老王点评：抛开 SELinux 的 NSA 背景不谈，SELinux 其实安全但繁琐，所以运行时禁用 SELinux 往往成为了一种偷懒行为或安全缺陷。
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