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libvpl

开源GPU加速视频处理库

Intel VPL是开源的GPU加速视频处理库,提供硬件加速的视频解码、编码和处理功能。适用于AI视觉推理、媒体传输、云游戏等场景。包含API头文件、调度器和示例代码,支持多种GPU平台。可通过源码或包管理器安装,并支持CMake和pkg-config集成。使用时需安装至少一个实现库。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
mpv - 跨平台开源命令行媒体播放器
Githubmpv命令行媒体播放器开源软件开源项目跨平台
mpv是一个开源的命令行媒体播放器,支持广泛的媒体格式和编解码器。它采用GPLv2或更新版本许可,可在Linux、Windows和macOS上运行。mpv提供硬件解码和着色器渲染等功能,并支持脚本扩展。项目社区活跃,定期更新以优化播放性能。
FLAVR - 创新视频帧插值方法实现快速多帧预测
FLAVRGithub帧率提升开源项目深度学习视频插帧计算机视觉
FLAVR是一种新型视频帧插值方法,无需光流估计即可实现快速多帧预测。该方法采用特殊的编码器-解码器架构,结合时空卷积和通道门控,能有效捕捉复杂运动轨迹并生成高质量高帧率视频。相比现有技术,FLAVR在速度和准确性间取得更好平衡,为视频慢动作和帧率提升等应用提供新选择。
optimum-intel - Transformers和Diffusers库与Intel提供的不同工具和库之间的接口,用于加速 Intel 架构上的端到端管道
GithubIntel Extension for PyTorchNNCFNeural CompressorOpenVINOOptimum Intel开源项目
Optimum Intel接口将Hugging Face的Transformers和Diffusers库与Intel的工具相结合,优化PyTorch模型性能。支持Intel Neural Compressor的量化和剪枝技术,OpenVINO的高性能推理以及Intel Extension for PyTorch的操作融合和图优化。Optimum Intel提供简单直观的接口和丰富示例,便于在Intel硬件上部署高效模型。
ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库
GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化
ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术,用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型,支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。
MovieChat - 高效长视频处理工具
AIGithubMovieChat开源项目机器学习视频理解长视频
MovieChat能够在24GB显卡上处理超过1万帧的视频,与其他方法相比,GPU显存成本平均减少10000倍(21.3KB/f到约200MB/f)。它集成了视频问答、情感分析和场景理解等功能,显著提高了长视频处理的效率和准确性,适用于大型视频数据集和复杂视频场景的智能问答系统。
openvino-plugins-ai-audacity - OpenVINO驱动的Audacity AI音频处理插件
AI插件AudacityGithubOpenVINO开源软件开源项目音频处理
这个开源项目为Audacity开发了一系列基于AI的音频处理插件。包含音乐分离、降噪、音乐生成与延续以及语音转写等功能。插件使用OpenVINO技术,支持在本地CPU、GPU或NPU上运行,无需网络连接。这些功能可显著提升音频编辑效率和质量。项目采用GPL v3开源协议,适用于Windows和Linux系统。目前提供音乐分离、降噪、AI音乐生成和Whisper语音转写四大功能。开发者欢迎用户反馈和贡献代码,持续改进插件性能。
level-zero - 高性能异构计算的硬件抽象接口
API规范GithubLevel ZerooneAPI开源项目软件开发
oneAPI Level Zero 是一个开源项目,为高性能计算和异构编程提供低级硬件抽象接口。项目包含 Level Zero 规范的 API 头文件、加载器、验证层和跟踪层。作为 oneAPI 生态系统的组成部分,它使开发者能直接访问硬件加速器,实现高效的跨平台异构计算。此外,项目还集成了调试跟踪和日志功能,有助于开发者进行性能优化和问题诊断。
mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链 助力AI设备性能优化
AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目
mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链,专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示,实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口,支持后端代码生成,并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目,mlir-aie提供AIE设备的低级访问,促进多样化编程模型的开发。
swiftshader - 基于CPU的高性能Vulkan 1.3实现
CPU渲染GithubSwiftShaderVulkan图形API开源项目跨平台
SwiftShader是一个基于CPU的高性能Vulkan 1.3图形API实现,为3D图形提供硬件独立性。支持Windows、Linux和macOS等多平台,可替代传统图形驱动。通过软件实现Vulkan API,SwiftShader使应用程序无需依赖特定硬件即可运行高级图形功能,为开发者和用户提供更大灵活性。
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