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libedgetpu

Coral设备边缘AI推理的高性能运行时库

Edge TPUCoral设备libedgetpu编译构建TensorFlowGithub开源项目

libedgetpu是一个开源项目，为Coral设备提供用户空间运行时驱动。支持多平台构建和ARM架构交叉编译，优化Edge TPU性能实现高效边缘AI推理。提供Docker、Bazel和Makefile构建方式，适用于Linux、macOS和Windows等主流操作系统。使用USB加速器时需注意散热问题，建议在适宜温度下操作以确保安全。

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介绍相关项目
cccl - 统一的CUDA C++核心库集合提升开发效率
C++CCCLCUDAGithubNVIDIA并行计算开源项目
CUDA C++ Core Libraries (CCCL) 整合了Thrust、CUB和libcudacxx三个主要CUDA C++库。CCCL为开发者提供高效、安全的编程工具，简化CUDA开发流程。该项目支持多个CUDA工具包版本，具有跨平台兼容性，并通过持续更新来确保API稳定和性能提升。CCCL旨在成为CUDA C++开发的标准库，为GPU编程提供全面支持。
poptorch - 将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具
GithubGraphcore IPUPopTorchPyTorchSDK图神经网络开源项目
PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集，支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件，分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程，主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力，用于构建高性能AI应用。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API，帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置，实现模型的高效扩展和部署。
cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库，提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式，显著提升性能，主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心，为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用，为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习
docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署，支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子，BEVFormer base模型推理速度提升4倍，模型大小减少90%，GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试，展示不同配置下的精度和速度表现。
libvpl - 开源GPU加速视频处理库
AI推理GPU加速GithubIntel VPL开源项目硬件加速视频处理
Intel VPL是开源的GPU加速视频处理库，提供硬件加速的视频解码、编码和处理功能。适用于AI视觉推理、媒体传输、云游戏等场景。包含API头文件、调度器和示例代码，支持多种GPU平台。可通过源码或包管理器安装，并支持CMake和pkg-config集成。使用时需安装至少一个实现库。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。
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讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

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