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

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链助力AI设备性能优化

AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目

mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链，专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示，实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口，支持后端代码生成，并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目，mlir-aie提供AIE设备的低级访问，促进多样化编程模型的开发。

Polygeist - 优化C/C++代码性能与可移植性的MLIR编译框架

GPU优化GithubLLVMMLIRPolygeist开源项目编译器

Polygeist是一个先进的编译框架，将C/C++代码转换为MLIR的多面体表示。它实现了自动代码优化、并行化和GPU转译，有效提升代码性能和可移植性。该项目集成了CUDA和ROCm后端，并与LLVM、MLIR和Clang紧密结合，为开发人员提供了强大的工具链以优化现有代码。Polygeist主要应用于高性能计算、自动并行化和跨平台开发领域。

llama-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口

AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成

llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。

PhiFlow - 注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具

GPU执行GithubPhiFlowPython开源项目机器学习模拟工具包

PhiFlow 是一款开源仿真工具包，专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写，与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成，利用这些框架的自动微分功能，简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作，通过联网操作支持实时可视化和交互控制，并支持 GPU 执行，为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。

HVM - 实现高级语言大规模并行计算的开源工具

GPU加速GithubHVM2交互组合子并行计算开源项目编程语言编译

HVM2是一个开源的大规模并行评估器，基于交互组合子理论。它可以将Python、Haskell等高级语言编译成能在GPU等并行硬件上高效运行的程序。作为HVM1的改进版，HVM2在简洁性、速度和正确性方面都有提升。项目提供低级IR语言用于描述HVM2网络，并支持编译为C和CUDA代码。对于需要高级语言接口的用户，可以使用配套的Bend项目。

jug - Python任务并行化和分布式计算框架

GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信

Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架，支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信，兼容NFS，实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现，具有良好的跨平台兼容性，支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能，适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。

tch-rs - Rust语言的PyTorch C++ API接口

GithubPyTorchRustlibtorchnn::Moduletch-rs开源项目

tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定，通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装，兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码，包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等，适合不同水平的开发者。

ta - Python实现43种金融技术分析指标

GithubPython开源项目技术分析指标数据处理金融

TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。

ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发

CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算

ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。

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