torchquantum

快速可扩展的PyTorch量子计算框架

TorchQuantum 量子计算 PyTorch GPU加速量子电路模拟 Github 开源项目

TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。

文档

tensorcircuit - 新一代量子软件框架支持多种先进功能

GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架

TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。

torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架

GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习

torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。

pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库

GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

qulacs - 快速高效的量子电路模拟库适用于大规模复杂和参数化电路

C++GPUGithubPythonQulacs开源项目量子电路模拟

Qulacs是一个Python/C++开发的高性能量子电路模拟库，专注于大规模、含噪声和参数化量子电路的快速模拟。它采用并行化C/C++后端，支持噪声模型、参数化量子门和电路优化。Qulacs提供GPU加速功能和丰富的量子计算研究工具。在多项基准测试中，Qulacs展现出优秀的性能，适用于广泛的量子计算研究领域。

pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台

GPU加速PyTorch深度学习神经网络

PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。

optimum-quanto - PyTorch模型量化框架提升性能和效率

GithubOptimum QuantoPyTorch开源项目机器学习模型优化量化

Optimum Quanto是专为Optimum设计的PyTorch量化框架。它支持eager模式、多设备部署，自动插入量化/反量化存根和操作，实现从浮点到动态/静态量化模型的无缝转换。支持多种精度的权重和激活量化，有效提升模型性能和内存效率。该框架为Hugging Face和原生PyTorch模型提供简便的量化流程。

tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库，支持多层数学和定价模型

GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法

TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分，提供从基础数学算法到高级定价模型的功能，包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展，并提供独立可运行的示例，便于用户学习和应用。

brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库

BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练

Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库，支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本，如QuantConv和QuantLSTM等，允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1，跨平台支持，推荐GPU加速。作为研究项目，Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。

qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型

GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

QuEST - 多平台高性能量子计算模拟工具包

GithubQuEST开源软件开源项目量子电路量子计算模拟高性能计算

QuEST是一款开源的高性能量子计算模拟工具包。它支持多线程、GPU加速和分布式计算,可在多种硬件平台上运行。QuEST提供了丰富的功能,包括密度矩阵、通用幺正操作、退相干通道和厄米算符模拟等。该工具包易于使用,无需安装,兼容多种编译器,为量子计算研究提供了强大的模拟能力。

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