论文阅读——《Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground》

论文阅读——《Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground》

📄 论文信息

  • 标题: Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground
  • 作者: Nathaniel D. Joseph, Max Tegmark, and others
  • 发表时间: 2020
  • 原文链接: https://arxiv.org/abs/2007.03447

1. 论文背景

随着人工智能(AI)技术的发展,AI系统已经在许多领域中得到了广泛应用。然而,许多现有的AI系统主要专注于单一目标的优化,而忽视了与其他智能体的协作。论文《Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground》提出,AI系统必须学习如何与其他智能体(无论是人类还是机器)进行合作,以实现共同的目标。作者强调,未来AI不仅仅是解决单一任务,更应学会如何在多方之间找到共同点,促进合作。

2. 核心内容

论文主要讨论了合作型AI系统的必要性,提出了AI在与其他系统或人类进行互动时,如何找到“共同基础”,以促进有效合作。以下是论文的几个关键点:

`cuda::memcpy_async` 和 `cooperative_groups::memcpy_async` 都是异步的内存拷贝函数,但是它们的使用场景和特点略有不同。 `cuda::memcpy_async` 是 CUDA Runtime API 中提供的异步内存拷贝函数,它可以在主机和设备之间进行数据拷贝,并且可以在拷贝过程中执行其他的 CUDA 操作。这个函数的使用方法和 `cudaMemcpy` 类似,但是需要额外传入一个 `cudaStream_t` 参数来指定使用的 CUDA 流。与 `cudaMemcpy` 不同的是,`cuda::memcpy_async` 不会阻塞主机线程,而是立即返回并在后台执行数据拷贝。因此,它可以提高程序的并发性能,特别是在数据量较大的情况下。 `cooperative_groups::memcpy_async` 是 CUDA cooperative groups 库中提供的异步内存拷贝函数,它是在协作线程组(cooperative thread groups)中进行的数据拷贝。与 `cuda::memcpy_async` 不同的是,这个函数只能在协作线程组中使用,而且需要传入一个 `cooperative_groups::coalesced_group` 参数来指定线程组。由于协作线程组中的线程可以协同工作,因此这种方式可以进一步提高内存拷贝的效率。 综上所述,`cuda::memcpy_async` 和 `cooperative_groups::memcpy_async` 都是异步内存拷贝函数,但是使用场景和特点略有不同。`cuda::memcpy_async` 可以在主机和设备之间进行数据拷贝,并且可以在拷贝过程中执行其他的 CUDA 操作;而 `cooperative_groups::memcpy_async` 则是在协作线程组中进行的数据拷贝,可以进一步提高内存拷贝的效率。
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