Matrixvermenigvuldiging ligt aan de kern van machinaal leren, een deelgebied van de artificiële intelligentie. Softwarebibliotheken bevatten manueel geoptimaliseerde versies van matrixvermenigvuldiging voor de meest gangbare technieken in machinaal leren, maar kunnen niet gebruikt worden voor onderzoek naar nieuwe technieken. Deze masterproef presenteert een flexibel raamwerk waarmee een breed scala aan ML berekeningen kunnen worden uitgevoerd, zonder te moeten inboeten aan snelheid.