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Polygeist

优化C/C++代码性能与可移植性的MLIR编译框架

Polygeist是一个先进的编译框架,将C/C++代码转换为MLIR的多面体表示。它实现了自动代码优化、并行化和GPU转译,有效提升代码性能和可移植性。该项目集成了CUDA和ROCm后端,并与LLVM、MLIR和Clang紧密结合,为开发人员提供了强大的工具链以优化现有代码。Polygeist主要应用于高性能计算、自动并行化和跨平台开发领域。

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。
glow - 开源机器学习编译器和执行引擎
Github中间表示代码生成开源项目机器学习编译器硬件加速器神经网络图
Glow是一个开源的机器学习编译器和执行引擎,专为硬件加速器设计。它采用三级IR架构,支持神经网络图的高级优化和代码生成。Glow可作为多种机器学习框架的后端,具有降级功能,能够支持广泛的输入算子和硬件目标。该项目目前正在积极开发中。
llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链
ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施
LLVM是一个开源编译器基础设施项目,提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言,提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能,为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。
polyglot - 跨平台AI语言练习应用,支持智能语音合成与自定义功能
AI练习AzureChatGPTGithubPolyglot开源项目语言学习
Polyglot是一款使用ChatGPT和Azure AI技术的跨平台语言练习应用,适用于桌面端和Web。功能包括智能语音合成、聊天、暗黑模式和用户自定义,大幅提升语言训练体验。支持多种AI角色、语音识别和高亮功能,兼容macOS、Windows和Linux。
ghost-7b-alpha - 先进的语言生成工具,具备优化推理和多任务处理能力
Ghost 7B AlphaGithubHuggingface多任务知识工具支持开源模型开源项目模型语言模型
Ghost 7B Alpha源自Mistral 7B的微调,涵盖70亿参数,专注于改进推理能力、多任务处理和工具集成。模型主要优化英语和越南语,可用于虚拟助手、代码生成、翻译及问答系统等应用。作为一个高效且经济的开放模型,它提供多种分发选项以适应多样化需求。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统
GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时
IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统,它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR),适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段,欢迎反馈意见。
monster - 现代C++模板元编程框架助力编译时算法开发
C++模板元编程GithubMonster序列操作开源项目编译时算法高阶元函数
Monster是一款基于C++20的模板元编程框架,专为编译时算法和序列操作设计。它提供了一套完整的工具,支持纯类型编程,并充分利用了概念和Lambda模板等现代C++特性。作为一个仅包含头文件的库,Monster无需额外依赖,适用于各种需要高效编译时计算的项目。该框架通过简化高级模板元编程的复杂性,使开发者能更轻松地实现和维护相关代码。
mir - 多平台轻量级JIT编译器框架
GithubJIT编译器MIR中间表示代码优化开源项目编译器项目
MIR是一个轻量级JIT编译器框架,为快速高效的即时编译器实现提供基础。支持x86_64、ARM64、POWER等多种架构,采用强类型中间表示。MIR提供API用于创建模块、函数和指令,支持二进制和文本格式代码处理。编译器使用简化优化流程,包括函数内联和全局公共子表达式消除等,在编译速度和代码性能间取得平衡。MIR适用于需要快速、轻量级JIT编译的项目开发。
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