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bitsandbytes

高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算

bitsandbytesCUDA量化优化器硬件后端Github开源项目

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

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介绍相关项目
low-bit-optimizers - 4位优化器技术减少内存占用 提升大规模模型训练能力
4位优化器AdamWGithub内存效率开源项目神经网络训练量化
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术，可将优化器状态从32位压缩至4位，有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量，该项目提出了改进的量化方法，克服了现有技术的限制。在多项基准测试中，4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率，同时提高了内存效率，为大规模模型训练开辟了新途径。
gemma-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化
GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调
该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化，通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升，同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持，可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库，支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分，提供从基础数学算法到高级定价模型的功能，包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展，并提供独立可运行的示例，便于用户学习和应用。
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。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型，提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构，并通过1-bit权重缩放技术，实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers，显著降低了GPU内存占用，从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度，并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南，为研究者和开发者提供有力支持。
BitNetMCU - 低比特量化神经网络在微控制器上的高精度实现
BitNetMCUGithubMNIST数据集开源项目微控制器模型训练量化神经网络
BitNetMCU项目致力于在低端微控制器上实现高精度的低比特量化神经网络。通过优化训练和推理过程，该项目在仅2KB RAM和16KB Flash的CH32V003等微控制器上，实现了16x16 MNIST数据集超过99%的测试准确率，无需使用乘法指令。项目提供基于PyTorch的训练流程和ANSI-C实现的推理引擎，便于在不同微控制器上应用。
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。
NVLM-D-72B-nf4 - 多模态模型NF4量化与性能优化研究
GPU内存GithubHuggingfaceNVLM-D-72B图像文本生成开源项目模型模型转换量化
NVLM-D-72B模型NF4量化转换项目利用BitsAndBytes技术实现双重量化，旨在优化性能。目前纯文本处理表现出色，但图像处理功能仍需完善。项目优化了modeling_intern_vit.py文件，提高了量化模块兼容性。模型运行需48GB以上显存，遵循CC BY-NC 4.0许可。该项目为探索大型多模态模型量化提供了宝贵经验。
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。
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