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。

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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。

MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能

GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化

项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。

TIM-VX - 神经网络加速部署框架支持多种AI硬件

GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络

TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。

skyplane - 快速跨云平台数据传输工具

GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输

Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具，支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术，Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景，提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架

GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习

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。

gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎实现Google Gemma模型

C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习

gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

HyperLPR - 高性能跨平台车牌识别框架

GithubHyperLPR3开源项目快速部署跨平台车牌识别高性能

HyperLPR3是一个高性能车牌识别框架，支持Python、Windows、Mac、Linux和树莓派等平台。其识别速度快，准确率高，适用于多种场景。项目提供详细的安装、测试指南和多种API接口，方便开发者快速集成和使用。

kvazaar - 开源HEVC编码器支持多线程和并行处理

GithubHEVC编码器Kvazaar并行处理开源软件开源项目视频压缩

Kvazaar是一个采用3条款BSD许可的开源HEVC编码器。它提供多种预设和参数选项，支持多线程编码和波前并行处理，可实现高效视频压缩。该项目持续优化编码速度和码率失真性能，适用于需要高质量HEVC编码的视频处理场景。Kvazaar还支持ROI编码、自适应量化等高级功能。

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