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高性能异构计算的硬件抽象接口

oneAPI Level Zero 是一个开源项目,为高性能计算和异构编程提供低级硬件抽象接口。项目包含 Level Zero 规范的 API 头文件、加载器、验证层和跟踪层。作为 oneAPI 生态系统的组成部分,它使开发者能直接访问硬件加速器,实现高效的跨平台异构计算。此外,项目还集成了调试跟踪和日志功能,有助于开发者进行性能优化和问题诊断。

ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库
AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔
IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库,能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral,确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型,及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化,包括实时演示和详尽的性能基准。
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。
likwid - 开源高性能计算性能分析工具
GithubLIKWID多线程开源项目性能分析硬件计数器系统监控
Likwid是一个开源的高性能计算性能分析工具套件,支持多种处理器和GPU,运行于Linux系统。它提供硬件拓扑分析、性能计数器监控、能耗测量等功能,帮助开发者分析和优化应用性能。Likwid以命令行工具和库的形式提供,使用简单,功能强大,是高性能计算领域重要的性能分析工具。
intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能,利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎,提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型(LLMs),如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等,支持多种量化方法(如FP32、BF16、INT8、INT4)。此外,自2.3.0版本起,还引入了模块级优化API,为定制模型优化提供了更多选项。
free-one-api - 简化对LLM逆向工程库的访问的服务
GithubLLM逆向工程库OpenAI APIWeb UIfree-one-api开源项目自动负载均衡
free-one-api是一个免费的,基于OpenAI API标准的工具,提供了一个可访问多个LLM逆向工程库的用户友好界面。此项目支持多种功能,如自动负载均衡、心跳检测与日志记录等,确保操作稳定与高效。兼容songquanpeng的one-api项目,增添更多的灵活性和选择性。
laravel-zero - 基于Laravel优化的命令行应用开发微框架
GithubLaravel ZeroPHP命令行应用开源软件开源项目微框架
Laravel Zero是基于Laravel组件优化的微框架,专为命令行应用开发设计。框架支持Eloquent、Logging等Laravel功能,可实现交互式菜单和桌面通知。内置调度器和独立编译器,兼容Linux、Windows和MacOS。集成Collision错误报告工具,为控制台应用开发提供全面解决方案。
Polygeist - 优化C/C++代码性能与可移植性的MLIR编译框架
GPU优化GithubLLVMMLIRPolygeist开源项目编译器
Polygeist是一个先进的编译框架,将C/C++代码转换为MLIR的多面体表示。它实现了自动代码优化、并行化和GPU转译,有效提升代码性能和可移植性。该项目集成了CUDA和ROCm后端,并与LLVM、MLIR和Clang紧密结合,为开发人员提供了强大的工具链以优化现有代码。Polygeist主要应用于高性能计算、自动并行化和跨平台开发领域。
AISystem - AI 系统全栈开源课程,硬件、编程与理论探索
AI推理系统AI框架AI系统AI编译器AI芯片Github开源项目热门
AI 系统全栈开源课程由ZOMI设计,深入讲解AI系统的结构与实现。内容涵盖AI芯片、计算架构、AI编程,核心技术等,适合高年级本科生、研究生和AI专业人士。探索AI计算、推理系统及框架核心技术,促进学习与应用。
apex - NVIDIA Apex加速PyTorch混合精度与分布式训练
ApexGithubNVIDIAPyTorch分布式训练开源项目混合精度训练
Apex是NVIDIA开发的PyTorch扩展库,专注于优化混合精度和分布式训练。该工具提供自动混合精度、分布式数据并行和同步批量归一化等功能,大幅提高训练效率。Apex还集成了多个CUDA优化扩展,如快速层归一化和融合优化器,进一步增强性能。作为持续更新的开源项目,Apex为PyTorch用户提供了最新的训练加速工具。
glow - 开源机器学习编译器和执行引擎
Github中间表示代码生成开源项目机器学习编译器硬件加速器神经网络图
Glow是一个开源的机器学习编译器和执行引擎,专为硬件加速器设计。它采用三级IR架构,支持神经网络图的高级优化和代码生成。Glow可作为多种机器学习框架的后端,具有降级功能,能够支持广泛的输入算子和硬件目标。该项目目前正在积极开发中。
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