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highway

多架构支持的高性能SIMD向量化库

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。

HdrHistogram - 高精度动态范围直方图库
GithubHdrHistogramJava开源项目性能监控数据分析直方图
HdrHistogram是一个开源的高动态范围直方图库,用于记录和分析可配置整数范围内的采样数据。它具有高精度、固定内存占用和快速记录特性,适用于延迟和性能敏感应用的统计分析。该库支持多种编程语言,提供多种数据迭代方式,可进行百分位数、均值和标准差等统计分析。
floor - 统一多后端计算与图形编程框架
C++Githubfloor图形库开源项目计算库跨平台
Floor是一个开源项目,提供统一的计算和图形主机API,以及C++设备语言和库,支持CUDA、Host、Metal、OpenCL和Vulkan多后端编程。项目采用修改的clang/LLVM/libc++工具链实现跨平台设备语言,并包含数学和常量表达式库。Floor使开发者能够高效编写可在多种后端运行的高性能计算和图形代码。
AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架
AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化
AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架,通过实现激活感知权重量化算法,可将模型速度提升3倍,同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型,具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。
jvector - 高性能向量索引库 支持图索引和大规模搜索
ANNGithubJVector产品量化向量搜索图索引开源项目
JVector是一个基于图的向量索引库,采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制,具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能,有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索,为高维向量检索提供高效方案。
fast_float - 快速解析数值的C++库 性能超越标准库
C++库Githubfast_float开源项目性能优化数字解析浮点数转换
fast_float是一个高性能C++头文件库,用于快速解析ASCII字符串中的数值。它提供类似C++17 from_chars的API,支持精确舍入,性能远超标准库实现。该库无需内存分配,可解析特殊值,支持C++20编译时计算,已被GCC、Chromium等重要项目采用。
universal - 高性能自定义算术类型C++模板库
C++GithubUniversal Numbers Library开源项目数值计算混合精度算术库
Universal C++模板库提供自定义算术类型,支持混合精度算法开发。可定制精度和动态范围,优化性能和能效。适用于嵌入式系统和深度学习等领域。仅头文件设计,可替代原生数值类型。
ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库,支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数,覆盖多种数据类型和卷积算法,并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目,ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点,为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
BitMagic - C++位向量压缩库用于高效数据处理和内存优化
BitMagicGithubSIMD优化压缩位向量序列化开源项目数据科学
BitMagic是一个专注于内存优化的C++库,用于信息检索和数据科学。它通过位切片变换、秩选择压缩和逻辑计算实现高效的位向量和容器压缩。该库支持快速序列化和搜索,适用于内存受限场景和大数据处理。BitMagic提供集合运算、区间操作和三值逻辑等功能,并支持WebAssembly和ARM平台,为开发者提供全面的数据处理解决方案。
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