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HVM

实现高级语言大规模并行计算的开源工具

HVM2并行计算交互组合子编程语言编译GPU加速Github开源项目

HVM2是一个开源的大规模并行评估器，基于交互组合子理论。它可以将Python、Haskell等高级语言编译成能在GPU等并行硬件上高效运行的程序。作为HVM1的改进版，HVM2在简洁性、速度和正确性方面都有提升。项目提供低级IR语言用于描述HVM2网络，并支持编译为C和CUDA代码。对于需要高级语言接口的用户，可以使用配套的Bend项目。

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介绍相关项目
h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法
H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
hap - GPU加速视频编解码器
GPU解压GithubHAP开源项目视频处理视频编解码器
HAP是一个利用图形硬件进行视频解压缩的编解码器家族，能够显著降低CPU使用率。通过GPU加速技术，为实时视频处理和多路高分辨率视频播放提供了高效解决方案，适用于CPU密集型场景。HAP提供开源规范和参考源代码，支持多种编码工具。该项目为开发者提供了丰富的测试材料，可用于验证解码器实现。
clash-compiler - 基于Haskell的函数式硬件描述语言
ClashGithubHaskell函数式编程开源项目硬件描述语言编译器
Clash是一种基于Haskell的函数式硬件描述语言，可将高级描述转换为VHDL、Verilog或SystemVerilog。它具备强类型系统、交互式REPL和高阶函数等特性，支持基于流的同步时序电路设计和多时钟域设计。Clash提供类型安全的时钟域交叉，并拥有活跃的社区支持。开发者可通过多种方式安装或从源码构建Clash，以便进行高效的数字电路设计。
genv - 开源GPU环境管理系统 简化资源分配与协作
GPU管理GenvGithub开源项目环境配置资源分配集群管理
Genv是一个开源的GPU环境和集群管理系统，为数据科学和机器学习团队提供GPU资源的高效管理。它支持GPU共享、远程访问、无代码切换以及本地LLM部署，显著提升团队协作效率。Genv具备GPU使用监控和配额管理功能，适合多人共享GPU资源的场景。通过与Ollama的集成，Genv能在集群中有效运行和管理大型语言模型。
bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
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。
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。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
vram-8 - 显存优化工具提升视觉语言模型训练效率
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-8是一个为视觉语言模型设计的内存管理工具。该工具通过优化内存使用策略，提高模型训练和推理效率。它可以智能管理GPU显存，减少内存溢出问题，使用户能在有限硬件资源下处理较大规模模型。vram-8有助于提升模型处理速度和系统稳定性。
vasttools - 面向GPU云平台的综合管理优化工具
AI计算GPU托管GithubVast.ai云服务开源工具开源项目
vasttools是针对Vast.ai等GPU云平台的综合工具集，提供服务器安装指南、性能测试、温度监控和超频管理等功能。它还包含分析仪表盘、自动价格更新等高级特性，全面优化GPU服务器性能和管理效率，为云主机提供商和用户提供多方位支持。
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