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专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

Tiny CUDA Neural Networks深度学习CUDAC++编程GPUGithub开源项目

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

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介绍相关项目
bolt - 增强深度学习模型部署的高效轻量级库
BoltGithub华为开源项目推理精度模型转换深度学习
Bolt是一款轻量级深度学习库，旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换，提供从FP32到1-BIT的多种推理精度，并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用，具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置，提升时序数据处理效率。
ppl.llm.kernel.cuda - 优化大语言模型计算的CUDA内核库
AI计算CUDAGPU加速GithubPPL LLM开源项目深度学习
ppl.llm.kernel.cuda是PPL.LLM系统的核心组件，为大语言模型提供CUDA内核实现。该项目针对Ampere和Hopper架构优化，支持x86_64和arm64平台。它提供简单的构建流程，包含NCCL和JIT编译选项，便于性能调优。作为开源项目，ppl.llm.kernel.cuda旨在提高大规模语言模型的计算效率，为AI开发提供底层支持。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
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。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
uTensor - 基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架
ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习
uTensor是一个基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小，提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具，uTensor提升了模型修改和扩展的易用性，并支持高性能操作符和内存管理方案，确保系统运行的安全性和可靠性。
convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
AITemplate - 开源高性能深度学习推理框架
AITemplateGPU加速Github开源项目推理服务模型转换深度神经网络
AITemplate是一个开源Python框架，能将深度学习模型转换为CUDA或HIP C++代码，实现高效推理。它支持NVIDIA和AMD GPU，提供接近理论峰值的fp16性能。该框架特点包括独立运行无需第三方库、独特的算子融合技术、与PyTorch兼容以及易于扩展。AITemplate支持ResNet、BERT和Stable Diffusion等多种主流模型。
HugeCTR - GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架
GPU加速GithubHugeCTR嵌入开源项目推荐系统深度学习
HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。
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