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mir

多平台轻量级JIT编译器框架

MIR是一个轻量级JIT编译器框架,为快速高效的即时编译器实现提供基础。支持x86_64、ARM64、POWER等多种架构,采用强类型中间表示。MIR提供API用于创建模块、函数和指令,支持二进制和文本格式代码处理。编译器使用简化优化流程,包括函数内联和全局公共子表达式消除等,在编译速度和代码性能间取得平衡。MIR适用于需要快速、轻量级JIT编译的项目开发。

mirage - 多层次张量程序超优化器提升DNN性能
CUDAGithubMirage开源项目张量代数深度神经网络超优化器
作为一款先进的张量代数超优化器,Mirage在深度神经网络(DNN)性能优化领域展现出独特优势。通过在GPU计算层次结构中实现多层次联合优化,该工具能够自动发现并生成高效的张量程序。Mirage不仅可以识别和验证复杂的优化策略,还能通过搜索等效程序空间来开发出性能卓越的自定义内核。这一技术在各类DNN应用中表现出色,如LLAMA-3-70B模型中的组查询注意力机制和低秩适配器优化,生成的CUDA内核性能显著优于传统手动优化方法。
clangir - 融合Clang与优化IR的编译器基础设施
CIRClangIRGithub开源项目编程工具编译器基础设施软件开发
ClangIR是一个开源的C++编译器基础设施项目,结合了Clang前端和优化的中间表示(IR)设计。该项目致力于提高代码分析和转换效率,适用于编译器开发和性能优化领域。ClangIR的灵活架构支持高效的代码处理流程,为开发者提供了强大的工具。详细信息、构建指南和文档可在clangir.org获取。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
mirage - 构建安全高效的OCaml unikernel
GithubMirageOSOCamlunikernel云计算开源项目操作系统库
MirageOS是一个库操作系统,用于构建安全、高性能和资源高效的unikernel。开发者可在传统操作系统上编写OCaml代码,然后编译成独立的专用unikernel。这些unikernel可在Xen、KVM等多种虚拟化平台上运行,适用于公共云和私有环境。MirageOS提供命令行工具,简化了应用的配置和构建过程。
byteir - 端到端模型编译解决方案,支持多种MLIR方言和ASIC优化
ByteIRGithub前端开源项目模型编译编译器运行时
ByteIR是ByteDance推出的端到端模型编译解决方案,包括编译器、运行时和前端组件。该项目采用多种上游MLIR方言和Google Mhlo,提供兼容的编译过程,允许灵活混用ByteIR与上游MLIR的passes。ByteIR支持Tensorflow、PyTorch、ONNX等前端,能将SOTA模型转化为Stablehlo。目前处于早期阶段,目标是为深度学习加速器及通用CPU和GPU提供必要的模块和基础设施。
iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统
GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时
IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统,它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR),适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段,欢迎反馈意见。
miru-app - 跨平台开源多媒体内容聚合应用
GithubMiru App多功能开源应用开源项目视频播放跨平台
Miru App是一款跨平台的开源多媒体内容聚合应用,支持Android和Windows系统。用户可通过扩展源访问视频、漫画和小说等内容。该应用特色包括友好的扩展开发支持、自定义扩展仓库、TMDB元数据集成、AniList追踪功能等。Miru App采用统一的界面设计,支持多种网络代理协议,并提供BT下载和调试工具。
a-mir-formality - Rust MIR形式化模型的实验性项目
GithubMIRRFCRust实验项目开源项目形式化模型
a-mir-formality是GitHub上的一个开源项目,致力于开发Rust MIR的形式化模型。这个早期实验性项目包含多个层次,如检查、核心、宏、证明、Rust声明和类型层,旨在与Rust的trait求解器实现保持一致。该项目目标是成为Rust语言定义的官方组成部分,为开发者提供深入理解MIR的工具。通过Cargo可以运行项目测试。
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。
llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链
ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施
LLVM是一个开源编译器基础设施项目,提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言,提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能,为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。
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