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Endia

面向科学计算的高性能动态数组库

Endia自动微分科学计算动态数组库JIT编译Github开源项目

Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库，提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程，计算任意阶导数，适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值，致力于推动AI和科学计算领域的进步。

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介绍相关项目
Bend - 结合高级语言特性和大规模并行计算的编程语言
BendGPU编程Github函数式语言并行编程开源项目高性能计算
Bend是一种创新的高级并行编程语言，将高级语言的易用性与大规模并行计算的高效性相结合。它融合了Python和Haskell等语言的优秀特性，如快速对象分配、高阶函数和闭包支持，同时在GPU等并行硬件上实现了接近CUDA的性能，无需开发者手动添加并行化代码。Bend能够在GPU等大规模并行硬件上实现近乎线性的性能提升，且支持无限递归等高级特性。基于HVM2运行时开发，Bend目前仍在持续完善中，未来有望进一步优化性能。
Encord - 优化计算机视觉和多模态AI模型开发流程的综合平台
AI工具AI模型Encord数据开发平台数据标注计算机视觉
Encord是一个面向计算机视觉和多模态AI团队的数据开发平台。它提供了智能数据管理、清理和整理工具，简化了标注和工作流程管理，并支持AI模型性能评估。平台集成了数据管理、标注和模型评估功能，有助于提升模型质量和加快AI应用开发。Encord支持多种视觉格式，具备高级过滤功能，并注重数据安全。它能与云存储和MLOps工具无缝集成，为AI开发提供全面解决方案。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。
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。
equinox - 强大且易用的JAX兼容神经网络库
EquinoxGithubJAXPyTree开源项目神经网络转换API
Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。
En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目，结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入，处理稀疏邻居，传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计，并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法，适合研究人员和开发者探索。
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
Aidget - 边端AI算法部署工具链 高性能推理和自动化模型压缩
AidgetGithub开源项目模型压缩深度学习推理引擎边端AI高性能计算
Aidget是一款边端AI算法部署工具链，集成高性能深度学习推理引擎和模型自动化压缩功能。适用于多种边端系统和平台，支持ONNX和TFLite等多种模型格式。特点包括轻量级部署、强通用性、易用性和高性能推理。已在智能家电领域得到实际应用，有效解决AI算法部署中的资源限制、性能优化和跨平台兼容性等问题。
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