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XNNPACK

多平台优化的神经网络推理引擎 支持移动和嵌入式系统

XNNPACK神经网络推理移动平台优化深度学习框架算子支持Github开源项目

XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台，提供低级性能原语，优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符，在移动设备和嵌入式系统上表现出色，能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上，XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理，展现了其卓越的性能。

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介绍相关项目
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。
GPUX - 专注AI推理的无服务器GPU平台
AI工具AI推理GPUXGPU服务云计算机器学习
GPUX是一个无服务器GPU平台，专注于AI推理任务。它支持StableDiffusion、SDXL和Whisper等多种AI模型的快速部署和运行。平台具有1秒冷启动、读写卷和P2P等特性，并允许用户在私有模型上为其他组织提供服务。GPUX针对机器学习工作负载进行了优化，为AI推理任务提供高效的运行环境。
MindSpore - 深度学习框架优化AI处理器性能
AI工具
MindSpore是一款开放的AI架构，为开发者提供高效的深度学习框架。它支持多种处理器，并针对特定AI处理器进行了优化。该框架适用于云、边缘和移动设备，支持大模型训练、AI+HPC编程和动静统一编程。MindSpore致力于推动AI生态系统发展，促进创新。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。
schnetpack - 原子级系统深度学习建模工具包
GithubSchNetPack分子动力学原子系统开源项目深度神经网络量子化学
SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。
Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架
AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型
Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架，整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口，支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调，并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具，专为Apple Silicon设备设计。
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
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DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
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