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tiny-gpu

简化GPU实现深入解析并行计算原理

tiny-gpu是一个精简的GPU实现项目,旨在帮助学习者理解GPU工作原理。该项目聚焦通用GPU和机器学习加速器的核心原理,包括架构设计、SIMD并行化和内存管理。通过Verilog实现、架构文档和矩阵运算示例,tiny-gpu简化了复杂概念,使学习者能从底层理解现代硬件加速器的关键要素。

mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链 助力AI设备性能优化
AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目
mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链,专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示,实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口,支持后端代码生成,并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目,mlir-aie提供AIE设备的低级访问,促进多样化编程模型的开发。
Efficient-Deep-Learning - 深度神经网络压缩和加速方法综述
Github开源项目权重量化模型加速知识蒸馏神经网络压缩网络剪枝
此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。
thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库
GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习
ThunderSVM是一个开源的支持向量机库,通过GPU和多核CPU加速计算,显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能,支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口,跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数,便于用户快速上手。作为高效的SVM实现,ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上,ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速,已被多个知名机器学习项目采用。
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。
NVIDIA - GPU加速计算和AI技术的全球创新者
AIAI工具GPUNVIDIA数据中心深度学习
NVIDIA是GPU加速计算技术的开创者,推动了AI、高性能计算、图形设计等领域的创新。公司提供全面的硬件、软件和云服务解决方案,支持各行业数字化转型。NVIDIA技术广泛应用于游戏、设计、数据中心和边缘计算,助力解决复杂挑战,以AI和数字孪生技术推动产业变革。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
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。
fast.ai - 简化深度学习的开源教育平台
AI工具fast.ai人工智能数据科学机器学习深度学习
fast.ai提供免费在线课程和开源软件库,通过代码优先的实践教学,帮助各类人群快速掌握深度学习技术。该平台注重应用,让学习者能快速构建模型,同时致力于提高AI领域的多样性。
MatmulTutorial - CUDA矩阵乘法内核设计与性能优化实例
CUDAGPU性能优化GithubMLIRMatMulTensorOp开源项目
MatmulTutorial项目展示了CUDA矩阵乘法的多种高性能实现,包括自定义、CuBLAS和CUTLASS等。项目通过详细的性能对比,帮助CUDA初学者理解内核设计优化。在A100 GPU上,项目实现比Relay+CUTLASS平均快1.73倍,与CuBLAS性能相当。项目还研究了MLIR生成CUDA内核,性能达到手写内核的86%。
tiny-skia - Rust 生态系统中的轻量级 2D 渲染库
2D渲染GithubRusttiny-skia开源项目性能优化跨平台
作为 Skia 的一个子集,tiny-skia 项目旨在为 Rust 生态系统提供最小化的 CPU 2D 渲染库。它支持填充、描边、渐变、图案、裁剪和图像混合等常见 2D 操作,同时保持较小的二进制大小。虽然不包括文本渲染等高级功能,但 tiny-skia 在渲染质量和速度方面表现出色。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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