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DALI

加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库

NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库,专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具,改善图像、视频和音频的处理,同时解决CPU瓶颈,支持跨多平台框架使用。此外,DALI利用GPUDirect Storage技术,从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输,显著提升处理速度。

DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库,支持多种GPU
DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速
DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库,为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU,与Direct3D 12无缝集成,具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用,可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架,具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习,系统内的智能体可以独立获取技能,适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项,适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用,并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
glake - 优化GPU内存与IO传输
AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目
GLake优化了GPU内存管理和IO传输,解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化,提高了硬件资源利用率,最高可将训练吞吐量提高4倍,推理内存降低3倍,IO传输加速3至12倍。GLake易于集成,无需代码修改,且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能,为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
dlt - 简化数据加载流程的Python库
GithubPython库dlt开源开源项目数据加载数据管道
dlt是一个开源Python库,旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能,可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用,并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求,适合各类数据处理任务。
BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展
BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目
BigDL提供多种库,用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca,加速TensorFlow和PyTorch的Nano,深度学习的DLlib,时间序列分析的Chronos,推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端,实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
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