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triton

开源高效深度学习原语编程语言与编译器

Triton深度学习GPU编程编译器LLVMGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用
GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型
PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架，旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型，具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口，PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX，开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。
server - 开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架
AI推理GithubNVIDIA AI EnterpriseTriton Inference Server开源项目模型优化深度学习框架
Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。
jax-triton - JAX与Triton集成实现GPU计算加速
CUDAGPU加速GithubJAXTritonjax-triton开源项目
jax-triton项目实现了JAX和Triton的集成，让开发者能在JAX中使用Triton的GPU计算功能。通过triton_call函数，可在JAX编译函数中应用Triton内核，提高计算密集型任务效率。项目提供文档和示例，适合机器学习和科学计算领域的GPU计算优化需求。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端 适用于Triton的大语言模型推理引擎
GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习
TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端，用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性，显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计，此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中，为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
speech-trident - 语音大模型三大关键领域 表示学习 神经编解码 语言模型
GithubSpeech Trident大语言模型开源项目神经编解码器表示学习语音模型
Speech-trident项目调查语音大模型的三个核心领域:语音表示学习、神经编解码模型和语音语言模型。该项目涵盖语义标记学习、声学标记生成及基于标记的语言建模方法,旨在促进语音理解和生成技术的发展,为相关研究提供资源。
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。
jittor - 高性能实时编译深度学习框架，集成多种先进模型库
GithubJIT编译JittorPython开源项目深度学习框架高性能
Jittor是一个基于实时（JIT）编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端，CUDA和C++后端，能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库，涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样，环境配置简便，并且包含详尽的教程和文档，帮助用户快速入门。
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