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hls4ml

FPGA中实现机器学习推理的高级综合语言工具

hls4mlFPGA机器学习高等级综合神经网络Github开源项目

hls4ml是一个专为FPGA上实现机器学习推理而设计的开源软件包。它利用高级综合语言（HLS）将传统开源机器学习模型转化为可配置的固件，从而实现高效推理。项目提供详尽的文档和教程，适用于快速入门和深入研究。用户可以通过GitHub平台参与讨论和贡献。该软件包特别适用于对高性能和低延迟推理要求高的应用场景，如粒子物理和自动驾驶领域。支持与Xilinx Vivado HLS工具的集成，并提供多种安装方式。

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介绍相关项目
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mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。
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CFU PlaygroundFPGAGithub定制指令开源项目性能提升机器学习
CFU-Playground项目为工程师、实习生和学生提供了一个用于设计和评估FPGA“软”处理器增强功能的框架，专注于提升机器学习任务的性能。用户可以快速上手、自定义指令，并进行效率测试和性能测量，实现多次迭代。项目还包含TensorFlow Lite模型优化、硬件要求和软件工具链的详细设置指导，除Vivado外，所有工具均为开源。
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GithubML硬件架构SystemVerilog内积算法开源项目深度神经网络加速器系统架构
项目开发的机器学习硬件加速器架构采用了创新的Free-pipeline Fast Inner Product (FFIP)算法。这种设计只需要传统方法一半的乘法器单元，就能实现相同的性能。该架构适用范围广泛，涵盖全连接、卷积、循环和注意力/transformer等多种机器学习模型层。它可以轻松集成到现有的定点系统阵列ML加速器中，显著提升吞吐量和计算效率。项目不仅提供了完整的RTL实现，还包括配套的编译器和测试环境，为机器学习硬件加速研究领域贡献了有价值的资源。
mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链 助力AI设备性能优化
AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目
mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链，专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示，实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口，支持后端代码生成，并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目，mlir-aie提供AIE设备的低级访问，促进多样化编程模型的开发。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。
hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包
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hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包，提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件，以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程，适用于该领域的研究人员和从业者。
ml4code.github.io - 机器学习在大规模代码和自然语言处理中的应用综述
Github大代码开源项目文献综述机器学习自然性
ml4code.github.io 是一个关于机器学习在大规模代码和自然语言处理研究领域的综合性资源网站。该项目提供最新研究综述，涵盖领域前沿发展。作为一个动态更新平台，它不仅提供静态研究回顾，还鼓励研究者通过创建 Markdown 文件贡献工作和分类法。这种开放协作模式使其成为该领域最新进展的实时反映。这个开源项目托管在GitHub上，旨在成为机器学习应用于代码分析和自然语言处理的权威参考资源。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
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vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
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vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
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