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ComputeLibrary

优化Arm架构的开源机器学习函数库

Compute Library机器学习ARM架构性能优化开源软件Github开源项目

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。

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介绍相关项目
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器
Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。
CFU-Playground - 提高机器学习任务性能的FPGA处理器优化平台
CFU PlaygroundFPGAGithub定制指令开源项目性能提升机器学习
CFU-Playground项目为工程师、实习生和学生提供了一个用于设计和评估FPGA“软”处理器增强功能的框架，专注于提升机器学习任务的性能。用户可以快速上手、自定义指令，并进行效率测试和性能测量，实现多次迭代。项目还包含TensorFlow Lite模型优化、硬件要求和软件工具链的详细设置指导，除Vivado外，所有工具均为开源。
libedgetpu - Coral设备边缘AI推理的高性能运行时库
Coral设备Edge TPUGithubTensorFlowlibedgetpu开源项目编译构建
libedgetpu是一个开源项目，为Coral设备提供用户空间运行时驱动。支持多平台构建和ARM架构交叉编译，优化Edge TPU性能实现高效边缘AI推理。提供Docker、Bazel和Makefile构建方式，适用于Linux、macOS和Windows等主流操作系统。使用USB加速器时需注意散热问题，建议在适宜温度下操作以确保安全。
T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架
CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法
T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
compute-engine - MathJSON表达式的符号操作和数值计算引擎
Cortex Compute EngineGithubMathJSON开源项目数值计算数学表达式符号操作
Cortex Compute Engine是一个处理MathJSON表达式的开源JavaScript工具。它支持LaTeX和MathJSON的互相转换，能对MathJSON表达式进行格式化、简化和评估。这个引擎提供符号操作和数值计算功能，适用于数学和科学计算领域。开发者可通过npm轻松集成该引擎，实现各种复杂数学运算的快速处理。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
bolt - 增强深度学习模型部署的高效轻量级库
BoltGithub华为开源项目推理精度模型转换深度学习
Bolt是一款轻量级深度学习库，旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换，提供从FP32到1-BIT的多种推理精度，并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用，具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置，提升时序数据处理效率。
DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库，支持多种GPU
DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速
DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库，为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU，与Direct3D 12无缝集成，具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用，可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。
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