taichi

Python嵌入式高性能并行编程语言

Taichi Lang 并行编程高性能计算 Python嵌入 GPU加速 Github 开源项目

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。

文档

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。

taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具

AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面

Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。

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。

tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈

Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器

Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。

taskflow - 现代C++并行和异构任务编程库Taskflow

GPU加速GithubTaskflow任务图并行编程开源项目异步编程

Taskflow是一个C++任务编程库，专注于并行和异构计算。它通过简洁的API支持静态和动态任务图构建、条件执行和GPU加速。Taskflow提供可视化和分析工具，有助于程序优化。该库在性能和可扩展性方面表现优异，适用于各类并行计算场景，已在学术和工业项目中得到应用。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

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。

xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具

GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习

PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。

julia - 科技计算领域的高性能动态编程语言

GithubJulia开源开源项目技术计算编程语言高性能

Julia语言为科技计算领域提供了高性能的动态编程环境。它支持并行和分布式计算，拥有活跃的社区和丰富的包生态系统。Julia在数值计算和数据分析方面表现优异，适用于机器学习、科学模拟和金融建模等领域。该语言融合了高性能与易用性，为科研和工程应用提供了强大的工具。

tao - 具有多态和代数效应的静态类型函数式语言

GithubTao代数效应函数式编程开源项目模式匹配静态类型

Tao是一种静态类型的函数式编程语言,具有多态性、类型类和广义代数效应等特性。它支持和类型、模式匹配、一级函数和柯里化,并提供良好的诊断功能。Tao致力于实现程序完整性和极致优化,同时作为学习工具。该语言采用Hindley-Milner类型推断,支持代数数据类型和类型多态。Tao目前正在开发中,未来计划加入模块系统和LLVM后端等功能。

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