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circt

硬件设计领域的开源编译器基础设施

CIRCT项目旨在将MLIR和LLVM开发方法应用于硬件设计工具领域。它提供一致的、模块化的基础设施,支持多种中间表示,以解决现有EDA工具的局限性。CIRCT鼓励社区通过Discourse论坛、周会和代码贡献参与项目,共同推进开放硬件工具的发展。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库,支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数,覆盖多种数据类型和卷积算法,并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目,ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点,为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
xls - 开源高级硬件合成工具链
GithubXLS加速器开发开源项目硬件综合高级综合工具链
XLS是谷歌开源的高级硬件合成工具链,可将高级功能描述转换为可综合的Verilog和SystemVerilog设计。它支持快速开发同时适用于软件和硬件的设计,包含DSLX前端、IR优化、调度和代码生成等功能。XLS旨在促进硬件/软件协同设计,加速专用硬件开发,以应对摩尔定律放缓带来的挑战。
aici - 控制和优化大型语言模型输出的灵活且安全的接口工具
AICIGithubLLMWebAssembly实时输出开源项目控制器
AICI提供了一个灵活的大型语言模型(LLM)输出控制平台,允许开发者通过自定义逻辑实时监控和调整模型输出。支持本地和云端部署,基于WebAssembly实现高安全性和高性能,支持多种编程语言,确保与多种LLM引擎如llama.cpp和HuggingFace Transformers的兼容。
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。
a-mir-formality - Rust MIR形式化模型的实验性项目
GithubMIRRFCRust实验项目开源项目形式化模型
a-mir-formality是GitHub上的一个开源项目,致力于开发Rust MIR的形式化模型。这个早期实验性项目包含多个层次,如检查、核心、宏、证明、Rust声明和类型层,旨在与Rust的trait求解器实现保持一致。该项目目标是成为Rust语言定义的官方组成部分,为开发者提供深入理解MIR的工具。通过Cargo可以运行项目测试。
llvm-test-suite - LLVM测试套件 提升编译器性能与稳定性
GithubLLVM代码仓库开发文档开源项目测试基础设施测试套件
LLVM test-suite是一个开源的综合测试框架,专为LLVM编译器基础设施设计。它提供大量测试用例,评估编译器性能、优化能力和稳定性。开发者可利用此套件验证LLVM功能,确保代码质量,并进行跨平台性能比较。通过持续集成和自动化测试,test-suite有效支持LLVM项目的可靠性和效率。
onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络
onnx2c是一款ONNX到C的编译工具,专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件,生成的代码不使用动态内存分配,仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用,无需学习曲线,方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能,包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化,有效提升代码性能和内存利用率。
awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述
GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优
本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文,包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源,帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。
seahorn - 基于LLVM的开源软件验证与分析框架
GithubLLVMSeaHorn开源项目模型检查软件验证静态分析
SeaHorn是一个基于LLVM的开源软件验证和分析框架。它集成了抽象解释、指针分析、约束求解等多种技术,可用于检测程序错误、生成反例和推导不变式。SeaHorn采用模块化设计,提供可组合的分析组件,适用于各类自动化验证研究。该框架支持多种编码方式和分析精度,能够灵活应对不同的验证需求。
arc-dsl - 针对抽象推理语料库的领域特定语言
ARC-DSLGithub对象处理开源项目抽象推理求解器程序领域特定语言
arc-dsl是为抽象推理语料库(ARC)设计的领域特定语言,提供了表达能力强大且通用的原语集。该项目包含DSL定义、示例程序和详细文档,展示了如何处理复杂的视觉推理问题。arc-dsl为开发者和研究人员提供了探索和解决抽象推理挑战的工具,支持编写针对ARC任务的通用求解程序。
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