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BladeDISC

用于机器学习工作负载的动态形态编译器

BladeDISCPAI-BladeTensorFlowPyTorchMLIRGithub开源项目

BladeDISC是一款用于机器学习工作负载的动态形态编译器，支持TensorFlow和PyTorch在GPGPU和CPU上的性能优化。它的架构支持动态形态工作负载，并在静态和动态形态场景中表现出色。BladeDISC提供灵活的部署解决方案，包括插件模式和独立模式。该项目基于MLIR构建，并与mlir-hlo项目密切合作。访问官方网站获取更多信息和文档资料。

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介绍相关项目
dash-infer - 面向x86和ARMv9的高性能大语言模型推理引擎
CPU优化DashInferGithubLLM推理开源项目模型量化高性能计算
DashInfer是一款针对x86和ARMv9硬件架构优化的C++推理引擎，支持连续批处理和NUMA感知功能。该引擎可充分发挥现代服务器CPU性能，支持推理参数规模达14B的大语言模型。DashInfer采用轻量架构，提供高精度推理和标准LLM推理技术，兼容主流开源大语言模型，并集成了量化加速和优化计算内核等功能。
llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器
DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习
这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目，借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构，实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测，有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成，为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化，能够在短时间内完成，适用于各种规模的生成式模型。
ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库
AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔
IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。
FluidStack - 为AI工程师提供即时GPU资源和全托管云服务
AIAI工具FluidStackGPU云计算英伟达
FluidStack为AI工程师提供GPU超级计算平台，支持即时访问包括A100、H100在内的最新Nvidia GPU资源，可扩展至100多个GPU。平台提供全面托管的AI云服务，让用户专注于模型训练。与大型云服务商相比，FluidStack可节省70%费用，并为快速发展的AI实验室提供24/7专业支持和可靠计算能力。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架，支持在任意云平台运行，最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列，简化了扩展操作，还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移，使用管理型Spot实例以较低成本运行，同时自动选择成本最优的机型和区域。
WhisperFusion - WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统
GPU加速GithubTensorRT优化WhisperFusion大语言模型实时语音转文字开源项目
WhisperFusion是一个开源项目，结合WhisperLive和WhisperSpeech技术，集成Mistral大语言模型，实现实时语音转文本和智能对话。项目采用TensorRT引擎优化模型性能，使用torch.compile加速处理，在RTX 4090 GPU上实现低延迟对话。通过Docker Compose简化部署，方便开发者快速搭建AI语音交互系统。
deep-diamond - 基于Clojure的高性能深度学习库 支持CPU和GPU加速
Clojure库Deep DiamondGithub优化计算开源项目张量计算神经网络
Deep Diamond是基于Clojure的深度学习库，专注于快速张量运算和神经网络计算。项目利用优化的本地库，支持CPU和GPU加速，目前处于Alpha阶段。它为开发者提供高效的深度学习工具，与作者的AI编程书籍系列同步更新。Deep Diamond是一个开源项目，遵循Eclipse Public License。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
glake - 优化GPU内存与IO传输
AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目
GLake优化了GPU内存管理和IO传输，解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化，提高了硬件资源利用率，最高可将训练吞吐量提高4倍，推理内存降低3倍，IO传输加速3至12倍。GLake易于集成，无需代码修改，且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能，为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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