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clangir

融合Clang与优化IR的编译器基础设施

ClangIR是一个开源的C++编译器基础设施项目,结合了Clang前端和优化的中间表示(IR)设计。该项目致力于提高代码分析和转换效率,适用于编译器开发和性能优化领域。ClangIR的灵活架构支持高效的代码处理流程,为开发者提供了强大的工具。详细信息、构建指南和文档可在clangir.org获取。

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。
wing - 为云计算设计的新一代编程语言
GithubWinglang云开发基础设施即代码开源开源项目编程语言
Wing是一种为云计算环境设计的开源编程语言。它整合了基础设施和应用代码,提供安全统一的编程模型,便于开发分布式云系统。Wing支持本地模拟器执行和多云部署,简化了云开发流程,使开发者能更专注于业务逻辑。
Enzyme - LLVM和MLIR自动微分插件
EnzymeGithubLLVMMLIR开源项目插件自动微分
Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件,可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分,并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme,安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求,支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式,并提供Julia和Rust绑定。
hybridclr - Unity全平台原生C#热更新技术
C#GithubHybridCLRUnityil2cpp开源项目热更新
HybridCLR为Unity开发者提供了一种高效的C#热更新解决方案。它通过扩展il2cpp运行时,实现了AOT和解释器的混合运行模式,支持动态加载程序集。这一技术适用于iOS、Android等所有il2cpp支持的平台。HybridCLR实现了大部分ECMA-335规范,支持多线程、MonoBehaviour和DOTS等Unity核心功能。它具有高性能和低内存占用的特点,同时还提供了创新的差分混合执行和热重载功能,为Unity开发带来了更多灵活性。
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。
argilla - AI数据集管理与优化工具
AI工程师ArgillaGithub开源项目数据质量数据集模型优化
Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具,旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈,帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持,用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成,用户可以轻松部署和使用Argilla,提高AI项目的整体效率和质量。
CodeFuse-Query - 重塑静态代码分析 提升大规模软件开发效率
COREFCodeFuse-QueryGithubGödel开源项目数据中心化静态代码分析
CodeFuse-Query是一款先进的静态代码分析系统,通过创新的数据处理方法重新定义了代码分析流程。系统每日可分析超过100亿行代码,支持300多种分析任务,覆盖11种主流编程语言。其核心优势在于采用COREF数据模型和Gödel查询语言,实现了资源优化和数据高效重用。CodeFuse-Query特别关注代码变更分析,为大规模软件开发项目提供了全面的静态分析支持。
mlc-en - 开源机器学习编译器构建工具
GithubMLC字体安装开源项目机器学习编译器构建
MLC(Machine Learning Compiler)是一个开源的机器学习编译器构建工具。它提供了完整的安装指南和构建流程,支持生成HTML和PDF格式文档。MLC使用Conda管理环境,集成d2l-book简化文档构建,并包含详细的字体安装说明。该项目适合研究人员和开发者学习和实践机器学习编译器开发。
react-compiler - 实验性React应用性能优化工具
GitHub DiscussionsGithubReact Compiler实验性发布工作组开源项目社区支持
React Compiler是一个实验性编译工具,致力于提升React应用性能。这个开源项目由专门工作组支持,通过GitHub讨论平台与社区互动。目前处于实验阶段,邀请特定React社区企业参与反馈。所有讨论公开透明,便于广大开发者跟进。工作组旨在管理讨论并分享信息,推动React Compiler的持续改进和发展。该项目有望革新React应用开发流程,为React应用性能优化提供新的解决方案。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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