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ComputeLibrary

优化Arm架构的开源机器学习函数库

ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库,支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数,覆盖多种数据类型和卷积算法,并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目,ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点,为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎
AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习
Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎,针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library,Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型,提供TF Lite Delegate和解析器,方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写,可在多种目标平台和主机环境下构建。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目,涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
compute-engine - 优化极度量化神经网络推理的高性能引擎
GithubLarq Compute EngineTensorFlow Lite二值化神经网络开源项目神经网络移动平台
Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台,提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术,该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成,实现从训练到部署的流畅过程,并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。
kompute - 通用GPU计算框架,支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡
GPU加速GithubKomputeLinux基金会Vulkan开源项目机器学习
快速、移动友好且异步的通用GPU计算框架,专为高级GPU加速优化。支持Python和C++并兼容Vulkan,适用于机器学习、移动开发和游戏开发。由Linux基金会支持,社区活跃,示例丰富。
Arm-2D - 轻量级2.5D图像处理库 为Cortex-M处理器设计
2D图像处理Arm-2DCortex-MGithub低内存占用嵌入式GUI开源项目
Arm-2D是一个开源的2.5D图像处理库,专为资源受限的Cortex-M处理器设计。它提供低级2D图像处理功能,作为硬件抽象层支持GUI开发。Arm-2D采用轻量级设计,内存占用极低,并保持向后兼容。支持Alpha混合、遮罩、图像复制、颜色转换等功能,适用于IoT设备、家电、手持和可穿戴设备的图形界面开发。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
nccl - 优化GPU间通信的高性能库
GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习
NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库,为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽,支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU,适配单进程和多进程(如MPI)环境,为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项,方便开发者根据需求优化性能。
uTensor - 基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架
ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习
uTensor是一个基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小,提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具,uTensor提升了模型修改和扩展的易用性,并支持高性能操作符和内存管理方案,确保系统运行的安全性和可靠性。
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目,旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架,并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成,使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前,DLPrimitives已支持多种神经网络模型,并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
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