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libedgetpu

Coral设备边缘AI推理的高性能运行时库

Edge TPUCoral设备libedgetpu编译构建TensorFlowGithub开源项目

libedgetpu是一个开源项目，为Coral设备提供用户空间运行时驱动。支持多平台构建和ARM架构交叉编译，优化Edge TPU性能实现高效边缘AI推理。提供Docker、Bazel和Makefile构建方式，适用于Linux、macOS和Windows等主流操作系统。使用USB加速器时需注意散热问题，建议在适宜温度下操作以确保安全。

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介绍相关项目
accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱
AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习
AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。
edge-tts - 模块精确支持多语言文本转语音功能，且具备声音自定义调整。
GithubMicrosoft EdgePython模块edge-tts命令行开源项目文本转语音
edge-tts作为一个基于Python的模块，利用Microsoft Edge的在线服务实现文本到语音的转换。支持丰富的语音和语言选项，并允许用户调整语速、音量和音调，适合于各类文本至语音的转换需求。此模块有效简化语音合成流程，提升开发效率。
ncnn - 移动端神经网络推理框架
Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯
ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。
cccl - 统一的CUDA C++核心库集合提升开发效率
C++CCCLCUDAGithubNVIDIA并行计算开源项目
CUDA C++ Core Libraries (CCCL) 整合了Thrust、CUB和libcudacxx三个主要CUDA C++库。CCCL为开发者提供高效、安全的编程工具，简化CUDA开发流程。该项目支持多个CUDA工具包版本，具有跨平台兼容性，并通过持续更新来确保API稳定和性能提升。CCCL旨在成为CUDA C++开发的标准库，为GPU编程提供全面支持。
poptorch - 将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具
GithubGraphcore IPUPopTorchPyTorchSDK图神经网络开源项目
PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集，支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件，分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程，主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力，用于构建高性能AI应用。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
jetson-containers - 为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统
AI容器DockerGithubJetPackJetsonNVIDIA开源项目
提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器，包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等，支持灵活设置不同CUDA版本，并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像，并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力，简化机器学习和计算机视觉任务的实现。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API，帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置，实现模型的高效扩展和部署。
相关项目
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