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onnx2c

为微控制器优化的神经网络部署工具

onnx2cONNXC编译器微控制器神经网络Github开源项目

onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。

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介绍相关项目
nngen - 深度神经网络硬件加速器编译器
GithubNNgenVerilog HDL开源项目深度神经网络硬件加速器编译器
NNgen是一个开源编译器，能为深度神经网络生成特定模型的硬件加速器。它从输入模型定义中生成Verilog HDL源代码和IP核心包（IP-XACT），包括处理引擎、片上存储器、片上网络、DMA控制器和控制电路，且无需外部电路或CPU的额外控制。NNgen使用Veriloggen，一个用Python编写的开源高层次综合编译器，可为新的DNN算法和应用进行定制。
Phi-3-mini-128k-instruct-onnx-tf - 多平台高性能运行的指令微调大语言模型优化版本
AI模型GithubHuggingfaceONNXONNXRuntimePhi-3开源项目模型模型优化
该项目提供Phi-3-mini-128k-instruct模型的ONNX优化版本,支持多种设备和平台高性能推理。模型适配CPU、GPU和移动设备,提供不同精度版本。经指令微调和安全优化,推理能力出色。项目配备ONNX Runtime Generate API,便于开发集成。与PyTorch相比,ONNX版本性能全面提升,FP16 CUDA版本最高提速5倍,INT4 CUDA版本最高提速9倍。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务
CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器
Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核，通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成，支持通过torch.compile优化PyTorch模型，为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。
bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性，以助力Web模型快速部署
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换
此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js，支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式，以满足网页应用需求。本页面提供指南，协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目，获取详细优化支持与结构建议。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络
pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
mace - 移动设备优化的深度学习推理框架
GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算
MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架，优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖，提供丰富的模型格式支持。
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