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deepflame-dev

深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件

DeepFlameCFD深度学习反应流OpenFOAMGithub开源项目

DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包，适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能，提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施，促进反应流仿真技术的进步。

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介绍相关项目
spark - 实时监控和优化Apache Spark应用性能的开源解决方案
Apache SparkDataFlintGithub开源工具开源项目性能监控数据工程
DataFlint是专为Apache Spark开发的开源数据应用性能监控(D-APM)工具。它提供实时查询和集群状态监控、性能热图、应用运行摘要等功能，并能发出性能警报和优化建议。DataFlint可快速安装，基于Spark UI基础设施运行，旨在帮助大数据工程师高效解决性能问题和调试故障，为Spark应用带来类似传统APM解决方案的使用体验。
flashinfer - 专注LLM服务的高效GPU内核库
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FlashInfer是一个面向大型语言模型(LLM)服务和推理的GPU内核库。它实现了多种注意力机制，如FlashAttention、SparseAttention和PageAttention。通过优化共享前缀批处理解码和压缩KV缓存等技术，FlashInfer提高了LLM推理效率。该项目兼容PyTorch、TVM和C++，便于集成到现有系统，适用于多种LLM应用场景。
StreamDeploy - 为AI和LLM应用提供高效部署和DevSecOps解决方案
AI工具AI应用DevSecOpsGPTDockerfile生成器StreamDeploy敏捷开发
StreamDeploy专注于AI和LLM应用的部署服务，集成DevSecOpsGPT功能支持敏捷开发。平台提供免费Dockerfile生成器，简化软件容器化过程。目前处于封闭测试阶段，持续优化功能以确保用户体验。StreamDeploy应用LLM开发最佳实践，旨在成为AI应用开发的理想选择。
BladeDISC - 用于机器学习工作负载的动态形态编译器
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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。
phoenix - AI应用开发的全方位观测与评估工具
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Phoenix是一款开源AI观测平台，为大语言模型应用提供全面的跟踪、评估和实验功能。该平台集成了OpenTelemetry跟踪、LLM性能测试、数据集管理、实验记录和推理分析等特性。Phoenix支持主流AI框架和LLM服务，适用于本地和云端环境，为AI开发人员提供了强大的实验、评估和问题诊断能力。
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BigDL提供多种库，用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca，加速TensorFlow和PyTorch的Nano，深度学习的DLlib，时间序列分析的Chronos，推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端，实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
AIaC by Firefly - 基于人工智能的基础设施即代码自动生成工具
AIaCAI工具AI生成器Firefly云计算基础设施即代码
AIaC by Firefly是一款基于人工智能的基础设施即代码(IaC)生成工具。该工具能帮助开发和运维团队高效创建和管理云基础设施代码，简化DevOps流程，提升部署效率和准确性。Firefly的AIaC支持生成符合最佳实践的IaC代码，有助于加快开发进度，降低人为失误，实现云基础设施管理自动化。作为DevOps领域的创新解决方案，AIaC为用户提供了智能、高效的云基础设施代码生成体验。
Vairflow - 云端服务新一代AI驱动集成开发环境
AI工具AI驱动开发一键部署云服务IDE实时预览组件化开发
Vairflow是面向云服务的新一代AI驱动集成开发环境。它实现创意到组件的快速转化、一键开发部署和无缝服务管理。通过AI辅助编码和实时预览，开发者可高效构建多平台应用。Vairflow提供灵活部署、按需付费和协作功能，使开发者能专注于项目全局而非繁琐细节。
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
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