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TornadoVM

适用于异构硬件的Java程序自动化插件

TornadoVM是一个针对OpenJDK和GraalVM的插件,能够在异构硬件上自动运行Java程序。它支持OpenCL、PTX和SPIR-V设备,包括多核CPU、专用GPU(如Intel、NVIDIA、AMD)、集成GPU(如Intel HD Graphics和ARM Mali)和FPGA(如Intel和Xilinx)。TornadoVM具有三个后端,可生成OpenCL C、NVIDIA CUDA PTX汇编和SPIR-V二进制文件,开发人员可以选择安装和运行所需的后端。

jdk - Java开发套件 构建高性能应用的核心工具集
GithubJDKJava开发工具包OpenJDK开源项目文档构建说明
JDK是Java开发的核心工具集,包含Java运行环境、开发工具和类库,用于构建跨平台应用。它支持从桌面到企业级的应用开发,官方文档提供构建说明。OpenJDK社区为JDK项目提供资源和支持。JDK使开发者能够利用Java功能创建软件解决方案。JDK是一个开源项目,其问题跟踪和社区互动可通过OpenJDK官方网站和bug跟踪系统进行。
jfr-flame-graph - 将Java Flight Recorder剖析数据转换为FlameGraph格式的开源工具
FlameGraphGithubJFR转换Java Flight Recorder堆栈跟踪开源项目性能分析
jfr-flame-graph是一个开源工具,用于将Java Flight Recorder(JFR)的方法剖析数据转换为FlameGraph兼容格式。它支持CPU、内存分配、I/O等多种事件类型分析,提供灵活的输出选项。该工具有助于开发者直观分析Java应用性能,识别代码热点。jfr-flame-graph构建简单,使用方便,可与Brendan Gregg的FlameGraph项目无缝集成,是Java性能分析的实用工具。
deeplearning4j - 多语言与硬件兼容的JVM深度学习框架
DataVecEclipse Deeplearning4JGithubND4JSameDiff开源项目深度学习
DL4J生态系统为JVM应用提供全方位深度学习支持,覆盖数据预处理、模型构建与优化。支持多种编程语言和硬件平台,包括DL4J、ND4J、SameDiff和DataVec模块,兼容Keras和TensorFlow模型并支持分布式训练。适用于Windows、Linux和macOS,提升JVM深度学习应用能力。了解更多信息,请访问官方文档。
cheerpj-meta - 浏览器中运行Java应用的WebAssembly虚拟机
CheerpJGithubJava应用程序Java虚拟机WebAssembly开源项目浏览器兼容性
CheerpJ作为WebAssembly Java虚拟机,在浏览器中提供Java 8运行环境。它支持无插件运行Java应用、小程序和Web Start程序,实现Java和JavaScript互操作。CheerpJ兼容Swing/AWT、网络、文件系统和多线程,便于在Web环境中运行和迁移Java应用。
volcano - 基于Kubernetes的高性能批处理调度系统
GithubKubernetesVolcano云原生工作负载调度开源项目批处理系统
Volcano是基于Kubernetes构建的批处理系统,为机器学习、深度学习和生物信息学等高性能计算工作负载提供通用机制。它集成TensorFlow、Spark等主流框架,融合了大规模运行高性能工作负载的丰富经验。Volcano支持高效调度和资源管理,适用于大数据分析、人工智能训练等场景,能显著提升集群资源利用率和作业处理效率。Volcano在多个行业广泛应用,获得开源社区积极贡献。作为CNCF孵化项目,Volcano为云原生生态系统提供强大的批处理能力。
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。
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。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
classgraph - 高效并行的Java类路径和模块分析工具
ClassGraphGithubJava元编程字节码分析开源项目模块扫描类路径扫描
ClassGraph是一款高效的Java类路径和模块分析工具,支持多种JVM语言。它能快速并行扫描类路径和模块路径,构建类关系图,并提供API查询元数据。无需加载类即可读取字节码,兼容JDK 7+和JPMS模块系统。ClassGraph是Java元编程和代码分析的有力助手,为开发者提供了丰富的类信息查询功能。
chicory - JVM原生WebAssembly运行时 无依赖执行Wasm
ChicoryGithubJVMJavaWebAssembly开源项目运行时
Chicory是JVM原生WebAssembly运行时,无需原生依赖或JNI即可在JVM环境中执行Wasm程序。它支持加载实例化模块、调用导出函数、处理复杂类型和内存操作,以及定义主机函数。Chicory为Java应用提供纯JVM的Wasm执行环境,简化了部署流程,避免了分发和运行原生代码的复杂性。该项目注重简单性和安全性,适用于各种JVM场景。
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