torchquad

基于GPU加速的开源数值积分框架

torchquad 数值积分 GPU PyTorch 机器学习 Github 开源项目

torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。

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介绍相关项目

GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展

GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目

Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

Flux.jl - 轻量级的纯Julia机器学习框架

FluxGPU支持GithubJulia开源项目机器学习轻量级抽象

Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架，结合原生GPU和自动微分支持，提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现，并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本，支持快速模型构建与训练。了解更多信息，请参阅快速入门和文档页面。

stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架

CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目

stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。

horovod - 分布式深度学习训练框架，支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet

GithubHorovodPyTorchTensorFlow分布式深度学习开源项目性能优化

Horovod是一个分布式深度学习训练框架，提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程，使得在多GPU上进行训练既快速又简单，无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率，适合大规模深度学习应用，同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库，确保在各种环境下的高效运行。

executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案

ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备

ExecuTorch 提供端到端解决方案，实现移动和边缘设备上的推理能力，涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分，ExecuTorch 通过轻量级运行时，利用硬件能力（如 CPU、NPU 和 DSP），高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括：广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程，请访问文档网站获取最新版本。

rl - 开源强化学习库TorchRL

TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。

nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱

GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图

nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。

pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具

CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析

pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。

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