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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
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
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awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
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applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
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GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控
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axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。
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GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数
全面的数学资源集合，覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分，提供书籍、论文和视频讲座链接，帮助系统学习和复习这些重要知识。
xls - 开源高级硬件合成工具链
GithubXLS加速器开发开源项目硬件综合高级综合工具链
XLS是谷歌开源的高级硬件合成工具链，可将高级功能描述转换为可综合的Verilog和SystemVerilog设计。它支持快速开发同时适用于软件和硬件的设计，包含DSLX前端、IR优化、调度和代码生成等功能。XLS旨在促进硬件/软件协同设计，加速专用硬件开发，以应对摩尔定律放缓带来的挑战。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
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ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集
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AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
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