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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
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
build - TensorFlow构建过程优化社区项目
Docker镜像GithubSIG BuildTensorFlow多平台支持开源项目社区构建
TensorFlow SIG Build是一个优化TensorFlow构建过程的开源社区项目。它提供丰富的资源、指南和工具，包括Docker镜像、语言绑定和多平台支持。该项目汇集了社区贡献的构建方案，涵盖了官方未支持的平台。TensorFlow SIG Build致力于拓展TensorFlow的应用范围，为开发者提供更多选择和创新空间。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本，支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本，用户可以快速部署和运行Tensorflow模型，实现高效的设备端推理。
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。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
cortex - 适用于多引擎的OpenAI兼容AI引擎平台
AI引擎CortexDockerGithubNVIDIAONNX开源项目
Cortex是一个OpenAI兼容的多引擎AI平台，提供命令行界面和客户端库，支持构建LLM应用。支持的引擎包括GGUF、ONNX和TensorRT-LLM，兼容多种硬件平台。Cortex可作为独立服务器运行或作为库导入，适配MacOS、Windows和Ubuntu操作系统。
triton - 开源高效深度学习原语编程语言与编译器
GPU编程GithubLLVMTriton开源项目深度学习编译器
Triton是一种开源编程语言和编译器，专为编写高效的自定义深度学习原语而设计。它提供了一个兼具高生产力和灵活性的开发环境，性能优于CUDA，灵活性超过其他领域特定语言。Triton支持NVIDIA和AMD GPU平台，提供完善的文档和教程。用户可通过pip轻松安装，也支持源代码构建。该项目持续更新，最新版本进行了大量性能优化和问题修复。
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