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StringZilla

跨平台高性能字符串操作加速库

StringZilla是一款利用SIMD和SWAR技术优化字符串操作的跨平台库。相比传统库和其他SIMD加速库,它在C、C++、Python等语言中实现了高达10倍的性能提升。StringZilla支持精确和模糊字符串匹配、编辑距离计算、排序、惰性评估等功能,还提供随机字符串生成器。这一工具适用于处理大规模数据集的工程师、需要优化字符串操作的开发人员,以及各类对字符串处理性能有较高要求的项目。

zincsearch - 高效轻量的全文搜索引擎 资源占用低于Elasticsearch
Elasticsearch替代品GithubZincSearch全文搜索引擎开源开源项目轻量级
ZincSearch是一款高效轻量的全文搜索引擎,作为Elasticsearch的替代方案,它仅需少量资源即可运行。ZincSearch采用bluge作为底层索引库,提供直观的操作界面,支持快速部署。该引擎具备全文索引、单一二进制文件安装、Web界面、Elasticsearch API兼容性、内置身份验证和无模式设计等特性。ZincSearch主要适用于应用搜索场景,可处理数百GB级别的数据,并且完全开源。
velox - 可重用数据处理组件库 助力数据库引擎优化
C++GithubVelox开源项目数据处理数据库加速库
Velox是Meta开发的C++数据库加速库,提供可重用和可扩展的高性能数据处理组件。它支持多种分析工作负载,包括批处理、交互式查询、流处理和AI/ML。Velox的核心组件包括类型系统、向量化内存布局、表达式评估引擎等,同时允许开发者进行自定义扩展。目前,Velox正与IBM/Ahana、Intel等公司合作,致力于为数据库引擎开发提供高效的基础设施。
shogun - 多语言支持的开源机器学习工具库
BSD许可证GithubShogun多语言接口开源工具箱开源项目机器学习
SHOGUN是一个开源的机器学习工具库,自1999年开始开发。该项目使用C++实现核心功能,并提供自动生成的接口,支持Python、Octave、Java等多种编程语言。SHOGUN可在Linux、MacOS、Windows等主流操作系统上运行,提供丰富的示例和文档。它拥有广泛的机器学习算法支持,性能优异,采用BSD许可证发布,适合机器学习研究和应用开发。
thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库
GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习
ThunderSVM是一个开源的支持向量机库,通过GPU和多核CPU加速计算,显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能,支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口,跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数,便于用户快速上手。作为高效的SVM实现,ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上,ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速,已被多个知名机器学习项目采用。
swiss_army_llama - 用 FastAPI 为各种任务公开方便的 REST 端点来促进和优化与本地 LLM 一起工作的过程
FAISS向量搜索FastAPIGithubSwiss Army Llama开源项目文本嵌入音频转录
一个优化本地LLM的工具集,提供文本嵌入、语句相似度计算、文档处理和音频转录。利用FastAPI暴露REST端点,通过llama_cpp处理文本、PDF和音频文件,自动完成OCR并计算嵌入。支持高级相似度测量和语义搜索,集成FAISS向量搜索。可选用RAM Disk加速,配置简易,兼容多种模型和方法,便于快速集成到应用中。
Tokenizer - 跨平台BPE编码实现
C#GithubOpenAITokenizationTokenizerTypescript开源项目
该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer,主要用于OpenAI LLMs,并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境,在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
daachorse - 基于双数组Aho-Corasick算法的快速多模式匹配Rust库
Aho-CorasickGithubRustdaachorse双数组多模式匹配开源项目
daachorse是一个Rust实现的高效多模式匹配库,采用紧凑的双数组数据结构实现Aho-Corasick算法。相比其他实现,它具有更快的匹配速度和更小的内存占用。该库支持重叠匹配、非重叠匹配和最长匹配等多种模式,可处理UTF-8和Unicode字符串。daachorse提供no_std支持,并附带命令行工具,适用于广泛的文本搜索场景。
Polygeist - 优化C/C++代码性能与可移植性的MLIR编译框架
GPU优化GithubLLVMMLIRPolygeist开源项目编译器
Polygeist是一个先进的编译框架,将C/C++代码转换为MLIR的多面体表示。它实现了自动代码优化、并行化和GPU转译,有效提升代码性能和可移植性。该项目集成了CUDA和ROCm后端,并与LLVM、MLIR和Clang紧密结合,为开发人员提供了强大的工具链以优化现有代码。Polygeist主要应用于高性能计算、自动并行化和跨平台开发领域。
ZLUDA - 英特尔GPU上的高性能CUDA兼容层
CUDAGithubIntel GPUZLUDA开源项目性能替代方案
ZLUDA项目为英特尔GPU提供CUDA兼容层,使未修改的CUDA应用能在英特尔显卡上运行。它支持英特尔UHD集成显卡和即将推出的Xe系列GPU。作为概念验证,ZLUDA目前主要适用于GeekBench等程序,性能与OpenCL代码相近。该项目无需代码移植即可使现有应用在英特尔GPU上运行,但目前仍处于早期开发阶段。
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