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nerfacc

NeRF训练与推理的PyTorch加速工具箱

NerfAcc是一款基于PyTorch的NeRF加速工具箱,专注于辐射场体积渲染中的高效采样。这款工具无需大幅度修改现有代码,即可显著加速多种NeRF模型的训练过程。NerfAcc提供纯Python接口与灵活API,只需简单定义sigma_fn和rgb_sigma_fn函数即可实现加速。支持CUDA加速,并提供易于安装的预构建轮包。详细信息请参考NerfAcc官方网站。

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。
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。
finn - 高效量化神经网络加速器框架,助力FPGA上的AI推理
FINNFPGAGithub开源项目数据流架构深度学习推理量化神经网络
FINN是一个开源实验框架,专注于FPGA上的量化神经网络推理。它为每个网络生成定制的数据流式架构,实现高效、高吞吐量和低延迟的FPGA加速器。FINN提供跨软硬件抽象层的灵活性,支持深度神经网络研究,并通过Docker提供编译器环境和丰富的文档资源。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器
DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习
这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目,借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构,实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测,有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成,为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化,能够在短时间内完成,适用于各种规模的生成式模型。
neuraloperator - 用于 在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库
Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目
neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习,包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射,并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南,并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架,专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割,提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术,能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构,如定制3D UNet和特征金字塔网络模型,并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护,PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
mirage - 多层次张量程序超优化器提升DNN性能
CUDAGithubMirage开源项目张量代数深度神经网络超优化器
作为一款先进的张量代数超优化器,Mirage在深度神经网络(DNN)性能优化领域展现出独特优势。通过在GPU计算层次结构中实现多层次联合优化,该工具能够自动发现并生成高效的张量程序。Mirage不仅可以识别和验证复杂的优化策略,还能通过搜索等效程序空间来开发出性能卓越的自定义内核。这一技术在各类DNN应用中表现出色,如LLAMA-3-70B模型中的组查询注意力机制和低秩适配器优化,生成的CUDA内核性能显著优于传统手动优化方法。
neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具,简化团队基础模型训练
Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练
Neptune 提供一款高效实验跟踪平台,适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据,实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持,加速训练监控和优化。支持25+框架集成,是MLOps理想工具。
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