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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。

cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库,提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式,显著提升性能,主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心,为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用,为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
ROCm - 开源GPU计算软件栈推动高性能与科学计算
GPU计算GithubHIPROCm开源软件开源项目机器学习
AMD ROCm是一个开源GPU计算软件栈,提供完整的驱动、开发工具和API生态系统。它支持从底层内核到终端应用的全方位GPU编程,专门针对高性能计算、人工智能和科学计算领域优化。ROCm支持多种编程模型,并与主流机器学习框架深度集成。通过HIP技术,ROCm实现了卓越的跨平台可移植性,使开发者能够在各类GPU平台上灵活部署代码,适用范围涵盖从普通游戏GPU到大规模超算集群。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
ocl - Rust语言的高性能OpenCL库
GPU编程GithubOpenCLRust并行计算开源项目高性能计算
ocl库为Rust开发者提供了高效的OpenCL编程接口。它不仅保留了OpenCL的全部功能,还简化了设备操作流程,减少了冗余代码。ocl的设计注重性能和安全性,适用于各种跨平台的高性能计算项目。支持OpenCL 1.1及更高版本,兼容主流操作系统。
EmbeddedSystem - 综合嵌入式系统学习资源库
Debug技巧Github嵌入式系统开源项目系统架构编程语言计算机科学
EmbeddedSystem项目是一个涵盖嵌入式系统各方面的知识库。内容包括ARM、RTOS和嵌入式Linux等核心技术,C/C++、Python等编程语言,以及机器学习和数据结构等相关领域知识。项目还提供实用工具和环境搭建指南,旨在帮助工程师构建全面的技术能力,提升解决复杂问题的水平。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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