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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
taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言
GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算
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。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。
tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器
Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
flash-linear-attention - Triton实现的高效线性注意力模型库
Flash Linear AttentionGithubTriton实现开源项目深度学习线性注意力模型自然语言处理
Flash Linear Attention是一个基于Triton实现的线性注意力模型库。该项目集成了RetNet、GLA和Based等多种先进模型，实现了高效的token混合和文本生成。兼容Hugging Face Transformers库，提供预训练模型、评估工具和基准测试，为线性注意力技术的研究和应用提供了便利。
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。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架，支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练，兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型，可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法，提供详细文档和丰富示例，支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景，通过高效并行技术提升训练效率。
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
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