Endia: 一个革命性的动态数组库，为科学计算开辟新天地

Endia：科学计算的新星 🌟

在科学计算和机器学习领域，高效的数据处理和计算工具至关重要。Endia作为一个新兴的动态数组库，正在为这个领域带来新的活力和可能性。它不仅提供了类似PyTorch、NumPy和JAX的功能，还融合了多种先进特性，为科研工作者和开发者提供了一个强大而灵活的计算平台。

Endia概念图

Endia的核心特性

Endia的设计理念是将多种先进的计算技术整合到一个统一的框架中。它的核心特性包括：

自动微分：Endia支持任意阶导数的计算，这对于深度学习和复杂数学模型的优化至关重要。
复数支持：对于涉及复数运算的高级科学应用，Endia提供了全面的支持。
双重API：用户可以选择使用类似PyTorch的命令式接口或类似JAX的函数式接口，满足不同的编程需求和习惯。
JIT编译：通过利用MAX（Modular's AI Accelerator）进行即时编译，Endia能够显著提升训练和推理的速度。

这些特性使Endia成为一个独特而强大的科学计算工具，能够满足从基础研究到复杂模型开发的各种需求。

安装和设置

要开始使用Endia，用户需要先安装Mojo和MAX。Mojo是一种新兴的编程语言，专为高性能计算而设计，而MAX则是Modular公司开发的AI加速器。安装步骤如下：

安装Mojo和MAX（推荐v24.4版本）

克隆Endia仓库：

git clone https://github.com/endia-org/Endia.git
cd Endia

设置环境：
```
chmod +x setup.sh
./setup.sh
```

值得注意的是，Endia还提供了夜间构建版本，用户可以通过切换到nightly分支来使用最新的功能，如FFT模块。

Endia的使用示例

为了展示Endia的强大功能和易用性，我们来看两个简单的例子，分别使用PyTorch风格和JAX风格的API来计算一个函数的值、梯度和Hessian矩阵。

PyTorch风格的API

PyTorch Logo

使用Endia的命令式（PyTorch风格）接口，我们可以通过调用函数输出的backward方法来计算梯度。这种风格需要显式管理计算图，包括为输入数组设置requires_grad=True，并在计算高阶导数时在backward方法中使用create_graph=True。

from endia import Tensor, sum, arange
import endia.autograd.functional as F

def foo(x: Tensor) -> Tensor:
    return sum(x ** 2)

def main():
    x = arange(1.0, 4.0, requires_grad=True)  # [1.0, 2.0, 3.0]

    y = foo(x)
    y.backward(create_graph=True)            
    dy_dx = x.grad()
    d2y_dx2 = F.grad(outs=sum(dy_dx), inputs=x)[0]

    print(y)        # 14.0
    print(dy_dx)    # [2.0, 4.0, 6.0]
    print(d2y_dx2)  # [2.0, 2.0, 2.0]

JAX风格的API

JAX Logo

使用Endia的函数式（JAX风格）接口，计算图是隐式处理的。通过对foo函数调用grad或jacobian函数，我们创建了一个计算完整Jacobian矩阵的Callable。这个Callable可以再次传递给grad或jacobian函数以计算高阶导数。

from endia import grad, jacobian
from endia.numpy import sum, arange, ndarray

def foo(x: ndarray) -> ndarray:
    return sum(x**2)

def main():
    foo_jac = grad(foo)
    foo_hes = jacobian(foo_jac)

    x = arange(1.0, 4.0)       # [1.0, 2.0, 3.0]

    print(foo(x))              # 14.0
    print(foo_jac(x)[ndarray]) # [2.0, 4.0, 6.0]
    print(foo_hes(x)[ndarray]) # [[2.0, 0.0, 0.0], [0.0, 2.0, 0.0], [0.0, 0.0, 2.0]]