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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
tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器
Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。
server - 开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架
AI推理GithubNVIDIA AI EnterpriseTriton Inference Server开源项目模型优化深度学习框架
Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。
edenai-apis - 提供多AI引擎的统一API解决方案
AI技术AI服务APIEden AIGithub关键字提取开源项目
Eden AI通过一个统一的API连接多个顶尖AI引擎，简化了AI技术的应用和部署。该项目汇集了来自Google、Microsoft等大公司及小型专业公司的训练模型，用户无需为每个供应商创建账户或自行托管项目。支持语音识别、图像视频审核等异步操作，提供详尽的文档和社区支持，适合希望集成AI功能的开发者。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库，专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型，包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台，满足不同项目的需求。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
ppl.llm.kernel.cuda - 优化大语言模型计算的CUDA内核库
AI计算CUDAGPU加速GithubPPL LLM开源项目深度学习
ppl.llm.kernel.cuda是PPL.LLM系统的核心组件，为大语言模型提供CUDA内核实现。该项目针对Ampere和Hopper架构优化，支持x86_64和arm64平台。它提供简单的构建流程，包含NCCL和JIT编译选项，便于性能调优。作为开源项目，ppl.llm.kernel.cuda旨在提高大规模语言模型的计算效率，为AI开发提供底层支持。
mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台
GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台
MediaPipe为开发者提供了一个平台，支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型，可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具，支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多，并参与社区交流和贡献。
gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库
C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台
gpu.cpp是一个轻量级C++库，专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API，实现快速编译和运行周期，并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程，让开发者能专注于算法实现。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
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