NextStatАрхитектура NextStat изнутри: дифференцируемый вывод, небинированные модели, GPU‑ускорение и методология воспроизводимых бенчмарков. Разбираем математику, контракты конфигураций и практики численной валидации на фоне индустриальных стандартов (ROOT, pyhf).
Реализация NUTS с артефакт-управляемыми бенчмарками. Диагностика ESS/leapfrog изолирует алгоритмическую эффективность. Прогрессивный сэмплинг удваивает ESS/leapfrog на GLM. 3,2× ESS/sec на иерархических апостериорных vs CmdStan 2.38.
Математическое сравнение MoreFit (символьная дифференциация + JIT OpenCL) и NextStat (аналитические CUDA-ядра + ONNX flows + reverse-mode AD). Трёхуровневая система градиентов, fused NLL kernel, систематики, conditional flows и R&D.
Математика extended unbinned likelihood, каталог 10 параметрических PDF (Crystal Ball, KDE, Chebyshev и др.), колоночный EventStore (SoA) и полный workflow поиска резонанса — от JSON-спецификации до toy studies.
Строгое 3‑стороннее сравнение ROOT/RooFit, pyhf и NextStat по профилированию правдоподобия. ROOT переоценивает q(μ) на OverallSys и расходится на coupled HistoSys. Ускорение 37×–880×.
4‑слойная архитектура: SoftHistogram → слитое CUDA-ядро → GPU-сессии Rust → теорема об огибающей. Zero-copy, аналитические градиенты, точность 2.07e⁻⁹.
Публичные бенчмарк‑снимки как эксперименты: протоколы, фиксированные окружения, проверки корректности и артефакты для перезапуска. 6 наборов: ФВЭ, фарма, байесовский вывод, ML, временные ряды, эконометрика.
Скрипты дают скорость. Воспроизводимые бенчмарк‑харнессы дают доверие. Как заявления о производительности превращаются в эксперимент — с протоколами, проверками корректности и проверяемыми артефактами.
Самый сильный сигнал доверия — независимый перезапуск. Та же оснастка, опубликованные манифесты, подписанные (GPG/Sigstore) отчёты и верифицируемый validation_report.json с SHA‑256 хешами.
Как NextStat публикует бенчмарк‑снимки как перезапускаемые наборы артефактов: CI‑автоматизация, базовые манифесты, проверки корректности и доказательства на основе validation report.
Как NextStat сравнивает движки вывода HistFactory без «бенчмарк‑театра»: проверки корректности, контроль сходимости оптимизатора, политики warm start и проверяемые артефакты.
Как NextStat строго бенчмаркает байесовский вывод: методология ESS/сек, стабильные протоколы, настройки диагностики и публикуемые артефакты для сравнения со Stan и PyMC.
Строгое бенчмаркирование PK/NLME рабочих процессов: определения целевых функций, правила остановки, протоколы масштабирования, проверки корректности и публикуемые артефакты.
Почему задержка компиляции важна в научных ML-конвейерах и как NextStat бенчмаркает cold-start vs тёплую пропускную способность с воспроизводимыми оснастками.