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Simd

开源图像处理与机器学习库 支持多平台SIMD指令优化

Simd Library图像处理机器学习SIMD优化跨平台Github开源项目

Simd是一个开源的图像处理和机器学习库，专为C和C++开发者设计。它提供像素转换、图像缩放、滤波、统计分析、运动检测、对象识别和神经网络等高性能算法。该库针对x86/x64的SSE、AVX、AVX-512、AMX和ARM的NEON等SIMD指令集进行了优化。Simd提供C API和C++接口，支持动态和静态链接，兼容32位和64位的Windows及Linux平台。

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介绍相关项目
swiftshader - 基于CPU的高性能Vulkan 1.3实现
CPU渲染GithubSwiftShaderVulkan图形API开源项目跨平台
SwiftShader是一个基于CPU的高性能Vulkan 1.3图形API实现，为3D图形提供硬件独立性。支持Windows、Linux和macOS等多平台，可替代传统图形驱动。通过软件实现Vulkan API，SwiftShader使应用程序无需依赖特定硬件即可运行高级图形功能，为开发者和用户提供更大灵活性。
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库，提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台，包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现，并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境，与PyTorch深度学习框架兼容。
libva - VA-API开源实现为视频处理提供硬件加速
GithubLibvaVA-API图形硬件加速开源库开源项目视频加速
libva是VA-API的开源实现，为视频处理提供图形硬件加速功能。这个视频加速开源库包含主库和多个硬件供应商的驱动加速后端，适用于高效视频编解码和处理。libva支持多种操作系统和编译器，使用自动生成工具和Meson构建系统，可灵活安装于不同Linux发行版。项目提供详细构建说明，欢迎开发者参与贡献，共同推进视频加速技术的发展。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
oneAPI-samples - Intel oneAPI工具包示例库
GithubInteloneAPI工具包开源项目样例高搜索量
探索Intel oneAPI工具包示例库，涵盖CPU、GPU和FPGA的多种编程示例。通过oneAPI示例目录便捷查找和获取代码，从入门到高级教程应有尽有，支持多种编程语言和目标设备。包含针对AI和图像渲染的示例，以及各操作系统的使用指南。发现更多资源和最佳实践，提升开发效率。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
TIM-VX - 神经网络加速部署框架 支持多种AI硬件
GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络
TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。
C-Plus-Plus - C++算法实现开源集合 涵盖多领域教育资源
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C++算法开源项目提供多领域算法实现，包括计算机科学、数学、统计学等。项目特点是详细文档、多种实现方式、严格遵守C++11标准，并通过持续集成保证代码质量。适合教育者和学生学习使用，也可用于其他应用开发。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
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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。
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