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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
edward2 - 概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断
Edward2GithubTensorFlow开源项目概率编程模型训练深度学习
Edward2是一个简洁易用的概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断。项目包括核心库代码、示例和前沿研究，同时支持TensorFlow、JAX和NumPy后端。用户可将随机变量与TensorFlow操作结合，开展如贝叶斯逻辑回归等任务。此外，Edward2支持模型计算操作追踪及程序转换，满足各种训练和测试需求。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库，为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层，简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特，结合了高性能与灵活性，支持多种后端和硬件，并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业，如谷歌、微软、阿里巴巴等。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集，并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API，CUDA 11以及多GPU训练，推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
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。
mcunet - 面向微控制器的深度学习框架
GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备
MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架，包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能，相比现有方案推理速度提高1.5-3倍，内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施，推动边缘AI发展。
TransformerEngine - 用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库
FP8GithubHopper GPUNVIDIATransformer Engine开源项目深度学习
Transformer Engine是NVIDIA推出的一个库，专门用于在其GPU上加速Transformer模型。该库支持8位浮点（FP8）精度，使训练和推理性能大幅提升的同时，内存使用降低。TE提供了一系列优化的构建模块和混合精度API，适用于各种流行的深度学习框架，保证精度不受影响。通过与主流大型语言模型库的集成，简化了FP8支持的实现，使Transformer模型的训练和推理更加高效和便捷，适用于多种NVIDIA GPU架构。
dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库
GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
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