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

GithubQi中文编程语言开源开源项目快速轻量级

Qi是一款基于中文语法的编程语言，设计目标是提高中文使用者的编程学习效率。它采用单次编译器生成高效字节码，运行性能可与主流动态语言相当。Qi的代码库仅5000行左右，可执行文件约140KB，兼具轻量和功能性。作为开源项目，Qi为中文编程领域带来了新的选择。它支持面向对象编程，使用易于理解的中文关键字，为中文开发者提供了更直观的编程体验。

ta-lib-python - 高效金融技术分析库支持多种指标与图表识别

GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场

TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。

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。

chainer - Python深度学习框架，支持动态计算图和CUDA加速

CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分

Chainer是一个Python深度学习框架，提供基于define-by-run方法的自动微分API（动态计算图）和面向对象的高级API，用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN，实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段，仅进行bug修复和维护，但其文档、教程和社区资源仍然活跃，适合研究和开发深度学习模型的用户。

warp - 用于高性能模拟和图形计算的Python框架

GPU加速GithubNVIDIA WarpPython框架图形编程开源项目高性能模拟

Warp是NVIDIA开发的Python框架,用于高性能模拟和图形计算。它将Python函数编译为可在CPU或GPU上运行的高效内核代码。Warp为空间计算提供丰富原语,便于开发物理模拟、感知、机器人和几何处理程序。其可微分内核可用于机器学习。Warp支持多种操作系统和CPU架构,适用于科研和工业应用。

taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架

3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场

taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能，支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案，可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端，支持多种数据集，并提供从视频训练 NeRF 的功能。

numba - Python数值计算的开源JIT编译器

GithubNumbaPython优化开源项目数值计算编译器

Numba是一个开源的Python JIT优化编译器，专注于数值计算。它将Python语法转换为机器代码，支持编译大部分数值计算相关的Python代码，包括多数NumPy函数。Numba具备循环自动并行化、GPU加速和ufuncs创建等功能，能够显著提升Python数值计算的性能。适用于科学计算、金融建模、机器学习等高性能计算场景。

cython - Python到C/C++编译器加速代码执行与C扩展开发

CythonC扩展GithubPython编译器开源项目性能优化跨语言开发

Cython是一款Python编译器，可将Python代码转换为C/C++代码，并支持C函数调用和C类型声明。开发者可借此创建高效C扩展模块，提升Python代码性能。Cython适用于包装C库和开发高性能应用，支持大部分Python语言特性，兼容CPython，并提供底层优化能力。它简化了Python与C的集成，为性能优化提供了灵活选择。

lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器显著提升训练速度

GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器

Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器，大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境，在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性，是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。

tau - 开源Git原生CDN PaaS平台，替代Vercel和Netlify等服务

GitOpsGithubTauWebAssembly云计算开源开源项目

Tau是一个为软件开发者设计的开源框架，用于构建低维护、高扩展性的云计算平台。该平台无需外部依赖，提供简单配置，通过Git管理基础设施。支持WebAssembly计算，具备自动节点和协议发现、内容寻址存储等功能，确保高性能和可靠性。适合小型团队或个人开发者，实现本地编码即全球部署，平衡开发速度和基础设施成本。

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