vlang/vsl

解決的問題

VSL 為 V 語言中的 AI 與科學計算提供高性能基礎。它彌補了構建複雜機器學習模型與科學模擬所必需的低階數學原語（如線性代數、數值方法與 GPU 加速）的缺口。

工作原理

VSL 實現了分層性能架構。它提供純 V 實作的 BLAS/LAPACK 函式，以確保可移植性與安裝便利性。對於極致效能，使用者可選擇最佳化的後端，包括 OpenBLAS、LAPACK、CUDA（cuBLAS/cuDNN）、Vulkan Compute 與 OpenCL/VCL。它使用統一的 vsl.compute 分派 API，使下游程式庫（如用於神經網路的 VTL）能存取這些硬體加速原語，而無需為每個後端重寫邏輯。

適用對象

專為需要執行大量數值計算、從零開始建構機器學習演算法，或開發需要 GPU 加速的科學應用的 V 語言開發者設計。

主要特色

• 全面的數學工具組：包含線性代數（特徵值分解、求解器）、數值方法（微分、積分）與統計分析。
• GPU 加速支援：原生支援 CUDA、Vulkan 與 OpenCL，以處理計算密集型作業。
• 機器學習原語：提供神經網路程式庫所使用的底層計算核心（GEMM、Conv2D、softmax、LayerNorm）。
• 彈性後端選擇：透過編譯旗標可在純 V、C 基底與 GPU 加速實作之間切換。
• 科學資料支援：與 HDF5 集成，用於處理大型科學資料集。