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onnx-mlir

基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器

ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。

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。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
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。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包,基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构,提供Web应用和API服务,实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能,便于探索LLM内部机制,旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型,用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用,提供.NET Standard 2.0版本,可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型,MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境,有助于快速验证创新想法。
clangir - 融合Clang与优化IR的编译器基础设施
CIRClangIRGithub开源项目编程工具编译器基础设施软件开发
ClangIR是一个开源的C++编译器基础设施项目,结合了Clang前端和优化的中间表示(IR)设计。该项目致力于提高代码分析和转换效率,适用于编译器开发和性能优化领域。ClangIR的灵活架构支持高效的代码处理流程,为开发者提供了强大的工具。详细信息、构建指南和文档可在clangir.org获取。
node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具
GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架
node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架,支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例,涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务,使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。
OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库
GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能
OnnxStream专为优化内存使用而设计,支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上,实现图像生成和语言模型推理,而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件,OnnxStream显著降低内存消耗,提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
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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