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jax-triton

JAX与Triton集成实现GPU计算加速

jax-triton项目实现了JAX和Triton的集成,让开发者能在JAX中使用Triton的GPU计算功能。通过triton_call函数,可在JAX编译函数中应用Triton内核,提高计算密集型任务效率。项目提供文档和示例,适合机器学习和科学计算领域的GPU计算优化需求。

attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集,提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
JGAN - Jittor框架上27种GAN模型的实现与加速对比
GANGithubJittorPyTorch人工智能开源项目深度学习
JGAN项目在Jittor深度学习框架上实现了27种经典生成对抗网络(GAN)模型,包括ACGAN、CycleGAN和DCGAN等。相比PyTorch,这些模型平均加速185%,最高达283%。项目提供详细使用说明和性能对比数据,为GAN研究和应用开发提供全面的模型库支持。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
taichi.js - JavaScript GPU加速框架 实现大规模并行计算
GPU计算GithubJavascript框架WebGPUtaichi.js并行计算开源项目
taichi.js是一个为JavaScript开发的现代GPU计算框架。它将JavaScript函数转换为WebGPU计算着色器,实现大规模并行化。作为Python库Taichi的JavaScript版本,taichi.js具备交互式代码编辑器功能,支持代码的编写、编译和运行。该框架适用于分形图形生成等复杂计算任务,通过WebGPU技术提供高效的GPU计算能力。taichi.js为Web开发者提供了便捷的GPU加速计算解决方案。
JaxoAI - 综合AI工具平台 快速生成多类型内容
AI工具JaxoAI内容生成图像生成聊天机器人
JaxoAI集成20多种AI工具,包括文章生成、图像创作、代码编写和聊天机器人等功能。平台支持多语言,提供安全支付和客户支持。用户可通过简单操作快速生成高质量内容,有效提升工作效率。作为综合AI工具平台,JaxoAI为用户提供功能丰富、易用性高的AI内容生成服务。
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。
taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言
GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算
Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言,专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令,支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性,广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架,展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计,支持多种并行化技术,包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性,为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
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