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torchquad

基于GPU加速的开源数值积分框架

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。

pytorch-minimize - PyTorch多变量函数优化工具集
GithubPyTorch优化函数求解开源项目最小化自动微分
pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。
ignite - PyTorch工具库,专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库,帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码,提供了控制简单且强大的API,支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统,以及开箱即用的度量工具,使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外,Ignite还支持自定义事件,满足高级用户需求。
QuEST - 多平台高性能量子计算模拟工具包
GithubQuEST开源软件开源项目量子电路量子计算模拟高性能计算
QuEST是一款开源的高性能量子计算模拟工具包。它支持多线程、GPU加速和分布式计算,可在多种硬件平台上运行。QuEST提供了丰富的功能,包括密度矩阵、通用幺正操作、退相干通道和厄米算符模拟等。该工具包易于使用,无需安装,兼容多种编译器,为量子计算研究提供了强大的模拟能力。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器 显著提升训练速度
GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器
Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器,大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境,在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性,是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。
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。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
blackjax - JAX贝叶斯采样库 支持CPU和GPU运算
BlackJAXGPUGithubJAX开源项目概率编程采样器
BlackJAX是一个为JAX开发的贝叶斯采样库,支持CPU和GPU计算。它提供多种采样器,可与概率编程语言集成。适用于需要采样器的研究人员、算法开发者和概率编程语言开发者。其模块化设计便于创建和定制采样算法,促进采样算法研究。BlackJAX通过简洁API和高性能,连接了简单框架与可定制库。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库
GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台
Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。
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