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Enzyme

LLVM和MLIR自动微分插件

EnzymeLLVMMLIR自动微分插件Github开源项目

Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件，可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分，并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme，安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求，支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式，并提供Julia和Rust绑定。

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介绍相关项目
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。
gigahorse-toolchain - 开源智能合约反编译和分析框架
EVMGigahorseGithub反编译开源项目智能合约静态分析
Gigahorse是一个开源的以太坊智能合约反编译和分析工具链。它将低级EVM代码转换为类似LLVM IR的高级三地址表示。该工具提供多种上下文敏感性配置，支持函数内联，可与各类客户端分析工具集成。Gigahorse为智能合约研究和安全分析奠定了基础，已在多个学术项目和实时分析平台中得到应用。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
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。
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
juice - 综合机器学习框架集合 为开发者提供全面解决方案
CUDAGithubJuiceOpenCLRust开源项目机器学习
Juice项目是一个综合性机器学习框架集合，包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链，支持CUDA和OpenCL后端，并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。
torchdiffeq - 可微分常微分方程求解器库 PyTorch实现
GithubODE求解器PyTorch反向传播开源项目微分方程深度学习
torchdiffeq是基于PyTorch的常微分方程(ODE)求解器库，支持通过伴随方法进行ODE解的反向传播，保持恒定内存开销。该库兼容GPU加速，提供多种求解算法，包括自适应和固定步长方法。支持可微分事件处理功能，适用于深度学习研究。torchdiffeq为研究人员提供了实现和探索基于ODE的机器学习模型的工具。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion，充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度，并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能，还支持自定义模型，并保留生成图像的元数据。
openllmetry - 开源的LLM应用观测扩展工具
GithubLLM应用OpenLLMetryOpenTelemetryTraceloop开源项目观测性
OpenLLMetry是一个基于OpenTelemetry的开源观测工具，支持OpenAI、Anthropic等LLM提供商及Chroma、Pinecone等向量数据库。标准化扩展和Traceloop SDK使集成和监测应用性能变得简单。兼容Datadog、Honeycomb等多种观测工具，实现全面的应用可观测性，优化系统性能。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库，适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择（如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器）、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法，并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
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