量子計算模擬的擴展瓶頸與架構優化策略
量子計算模擬在處理大規模量子位元時面臨指數級的內存挑戰，傳統狀態向量方法已不敷使用。本文深入探討突破此瓶頸的關鍵策略，包含針對量子測量的高效動態計算、量子電路的模組化架構設計，以及能精確描述噪聲與混合態的密度矩陣方法。文章強調，現代模擬的重點在於建立領域特化的解決方案，並整合張量網絡等進階技術，在計算資源、模擬精度與工程實用性之間取得平衡，以應對工業級應用的複雜需求。
高效能運算
6
Articles
JAX高效矩陣運算平行化與向量化技術
本文探討 JAX 中平行化和向量化技術，使用 pmap() 和 vmap() 加速矩陣運算，並深入剖析 xmap() 與命名軸的應用，簡化複雜張量操作，提升程式碼可讀性和效能。搭配實際案例與圖表，闡述如何結合分割、重塑、聚合等技巧，在深度學習和資料處理場景中，高效運用 JAX 進行矩陣運算。
超越參數競賽的智慧引擎架構設計心法
本文探討人工智慧發展已超越單純的參數規模競賽，轉向更精緻的軟硬體協同設計哲學。文章首先剖析智慧引擎如何透過雙重損失函數與知識蒸餾等技術，以少量樣本實現精準預測，打破「大即是好」的迷思。接著，從高效能運算的角度分析中央處理器與圖形處理器的架構差異，闡明後者在平行運算密集型任務中的絕對優勢。最終論證，真正的技術突破在於將業務需求轉化為精準的數學模型與運算架構，實現資源效率與商業價值的最大化。
TPU加速矩陣運算分割聚合與效能最佳化
本文探討如何利用 TPU 加速矩陣運算，包含分割、聚合、reshape 等操作，並深入探討各種儲存結構（v1sp、v2sp、v1s、v2s、dot）對查詢效率的影響，以及如何使用 JAX 的 pmap 和 vmap 函式進行平行計算和最佳化，特別是在大型轉置陣列的資料處理和分散式運算中的應用。
高效能機器學習的資源配置與超參數調優實踐
本文探討在現代機器學習專案中，實現高效能運算的雙重策略：硬體資源配置與超參數調優。首先，文章分析中央處理單元與圖形處理單元在不同工作負載下的成本效益，指出將資料預處理任務遷移至CPU叢集可顯著降低成本。接著，深入比較網格搜索、貝氏最佳化與Hyperband等主流超參數調優方法，闡述其原理與適用場景。最後，文章點出基礎模型帶來的獨特挑戰，強調傳統調優範式需轉向任務導向的局部優化，以應對資源經濟學逆轉與指標碎片化等問題。
XMap 深度解析與高效平行計算應用
本文深入探討 XMap 的核心功能，包含自動分割、複製與高效矩陣運算，並解析其在 JAX 框架下的平行計算應用。搭配 Named Axes 與 Parallelization 等進階技巧，有效簡化巢狀平行處理，並示範如何將程式碼平行化到多個裝置，大幅提升運算效率。同時，文章也涵蓋了 pjit() 的使用方法和 TPU