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hidet

用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务

Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核,通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成,支持通过torch.compile优化PyTorch模型,为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。

hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
pytorch-hed - PyTorch重实现的全息嵌套边缘检测HED算法
GithubHEDPyTorch开源项目深度学习计算机视觉边缘检测
该项目是Holistically-Nested Edge Detection (HED)算法的PyTorch重新实现。项目提供命令行工具进行图像边缘检测,使用官方权重但在BSDS500数据集上ODS评分为0.774,略低于原始Caffe版本的0.780。项目包含使用说明、性能对比和引用信息,为研究和开发人员提供HED算法的实现参考。
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。
AITemplate - 开源高性能深度学习推理框架
AITemplateGPU加速Github开源项目推理服务模型转换深度神经网络
AITemplate是一个开源Python框架,能将深度学习模型转换为CUDA或HIP C++代码,实现高效推理。它支持NVIDIA和AMD GPU,提供接近理论峰值的fp16性能。该框架特点包括独立运行无需第三方库、独特的算子融合技术、与PyTorch兼容以及易于扩展。AITemplate支持ResNet、BERT和Stable Diffusion等多种主流模型。
depyf - 深入解析PyTorch编译器工作原理的开源工具
GithubPyTorchPythondepyftorch.compile反编译开源项目
depyf是一个开源工具,专注于解析PyTorch编译器torch.compile的内部工作机制。这个工具支持多个Python版本,提供简洁的API接口,能够生成详细的编译过程文档,并支持代码调试。通过depyf,机器学习研究人员和开发者可以深入理解编译过程,适应编译机制,并优化代码以提升性能。作为PyTorch生态系统的一员,depyf为用户提供了深入了解PyTorch编译器的机会。
jittor - 高性能实时编译深度学习框架,集成多种先进模型库
GithubJIT编译JittorPython开源项目深度学习框架高性能
Jittor是一个基于实时(JIT)编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端,CUDA和C++后端,能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库,涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样,环境配置简便,并且包含详尽的教程和文档,帮助用户快速入门。
pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用
GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型
PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架,旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型,具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口,PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX,开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
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。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
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