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taichi

Python嵌入式高性能并行编程语言

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。

taskiq - Python异步分布式任务队列 支持同步和异步函数执行
GithubPythonTaskiq分布式任务队列开源项目异步编程消息代理
taskiq是一个Python异步分布式任务队列框架,支持同步和异步函数的执行。该项目集成了FastAPI和AioHTTP等主流异步框架,并采用PEP-612标准提供代码自动提示。taskiq兼容NATS、Redis、RabbitMQ和Kafka等多种消息代理,具备简洁的任务声明语法和灵活的工作进程配置。此外,taskiq还提供热重载功能,并支持在任务中复用异步Web应用的依赖项,大大提高了开发效率。
hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务
CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器
Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核,通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成,支持通过torch.compile优化PyTorch模型,为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
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。
thinc - 灵活轻量的深度学习库,支持多种主流框架
GithubMXNetPyTorchTensorFlowThincdeep learning开源项目
Thinc是一款轻量级深度学习库,提供简洁的函数式编程API,支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统,并兼容Python 3.6+,适用于Linux、macOS和Windows操作系统。
tiny-gpu - 简化GPU实现深入解析并行计算原理
GPUGithub内存并行化开源项目指令集架构
tiny-gpu是一个精简的GPU实现项目,旨在帮助学习者理解GPU工作原理。该项目聚焦通用GPU和机器学习加速器的核心原理,包括架构设计、SIMD并行化和内存管理。通过Verilog实现、架构文档和矩阵运算示例,tiny-gpu简化了复杂概念,使学习者能从底层理解现代硬件加速器的关键要素。
swift - 跨平台高性能编程语言 现代语法与内存安全
GithubSwift开源开源项目编程语言跨平台高性能
Swift是一种高性能系统编程语言,以现代语法和内存安全性著称。该语言支持macOS、Ubuntu和Windows等多个平台,可与C和Objective-C代码无缝集成。Swift提供了完整的语言特性,包括流程控制、数据结构、函数,以及对象、协议、闭包和泛型等高级构造。作为开源项目,Swift鼓励开发者参与贡献,并努力打造多元化的技术社区。
Bend - 结合高级语言特性和大规模并行计算的编程语言
BendGPU编程Github函数式语言并行编程开源项目高性能计算
Bend是一种创新的高级并行编程语言,将高级语言的易用性与大规模并行计算的高效性相结合。它融合了Python和Haskell等语言的优秀特性,如快速对象分配、高阶函数和闭包支持,同时在GPU等并行硬件上实现了接近CUDA的性能,无需开发者手动添加并行化代码。Bend能够在GPU等大规模并行硬件上实现近乎线性的性能提升,且支持无限递归等高级特性。基于HVM2运行时开发,Bend目前仍在持续完善中,未来有望进一步优化性能。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
hy - 融合 Lisp 和 Python 的嵌入式编程语言
GithubHyLispPython开源项目编程语言
Hy 是一种嵌入 Python 的 Lisp 方言,通过将 Lisp 代码转换为 Python 抽象语法树,实现了两种语言的融合。该项目支持交互式 REPL 环境和脚本执行,兼容 CPython、PyPy 和 Pyodide 的维护版本。Hy 为开发者提供了结合 Lisp 和 Python 优势的编程环境,适用于希望在 Python 生态系统中使用 Lisp 语法的程序员。
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