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创新FFIP算法驱动的机器学习硬件加速器

ML硬件架构内积算法深度神经网络加速器系统架构SystemVerilogGithub开源项目

项目开发的机器学习硬件加速器架构采用了创新的Free-pipeline Fast Inner Product (FFIP)算法。这种设计只需要传统方法一半的乘法器单元，就能实现相同的性能。该架构适用范围广泛，涵盖全连接、卷积、循环和注意力/transformer等多种机器学习模型层。它可以轻松集成到现有的定点系统阵列ML加速器中，显著提升吞吐量和计算效率。项目不仅提供了完整的RTL实现，还包括配套的编译器和测试环境，为机器学习硬件加速研究领域贡献了有价值的资源。

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介绍相关项目
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化
Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。
factor-fields - 神经场和信号表示的统一框架
3D场景重建Factor FieldsGithub图像处理开源项目深度学习神经场
Factor Fields是一个新型神经场表示框架，提供高质量近似、紧凑模型和快速训练。该框架支持图像处理、SDF表示、NeRF渲染等多种应用，并具有跨场景泛化能力。作为信号建模和表示的统一方法，Factor Fields在多个领域展现出卓越性能，为未见图像和3D场景的处理提供了创新解决方案。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
TIM-VX - 神经网络加速部署框架 支持多种AI硬件
GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络
TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
nccl - 优化GPU间通信的高性能库
GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习
NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程，内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨，旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料，适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
channel-pruning - 通道剪枝技术加速深度神经网络
Channel PruningGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络加速计算机视觉
Channel Pruning 项目开发了一种通道剪枝技术，用于加速深度神经网络。该技术显著提高了 VGG-16、ResNet-50 等模型的推理速度，同时保持了较高准确率。项目还包含针对 Faster R-CNN 的剪枝方法，为计算机视觉任务提供了高效解决方案。具体实现了 VGG-16 模型 4 倍和 5 倍的加速，ResNet-50 模型 2 倍加速，以及 Faster R-CNN 2 倍和 4 倍加速。这些优化后的模型在 ImageNet 分类和目标检测任务上仍保持了较高性能。项目提供了代码和预训练模型，方便研究者复现实验结果。
ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库
AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔
IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。
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