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extension-cpp

PyTorch自定义C++/CUDA运算符扩展示例

extension-cpp项目演示了为PyTorch开发C++/CUDA扩展的方法,包括实现自定义CPU和CUDA内核的mymuladd运算符。项目提供构建和测试指南,以及Python、C++和CUDA版本的性能对比。适用于PyTorch 2.4+,是学习PyTorch扩展开发的实践示例。

keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
benchmark - Google Benchmark C++性能基准测试库
BenchmarkC++Github代码优化开源库开源项目性能测试
Google Benchmark是一个C++性能基准测试库,用于精确测量代码片段的执行效率。它支持C++03以上版本,提供简洁API便于开发者对比代码性能。该库具备详细文档、跨平台兼容性和CMake集成,是一个强大的代码性能分析工具。
lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器 显著提升训练速度
GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器
Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器,大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境,在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性,是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。
torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成
GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目
Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径,该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言,简化硬件供应商的开发过程。此外,还提供了预构建快照,便于安装和使用,并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分,正在持续发展,且拥有广泛的社区支持和交流渠道。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架
GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目
rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。
cython - Python到C/C++编译器 加速代码执行与C扩展开发
CythonC扩展GithubPython编译器开源项目性能优化跨语言开发
Cython是一款Python编译器,可将Python代码转换为C/C++代码,并支持C函数调用和C类型声明。开发者可借此创建高效C扩展模块,提升Python代码性能。Cython适用于包装C库和开发高性能应用,支持大部分Python语言特性,兼容CPython,并提供底层优化能力。它简化了Python与C的集成,为性能优化提供了灵活选择。
onnx-tensorrt - ONNX 的 TensorRT 后端
CUDAGithubInstanceNormalizationONNXProtobufTensorRT开源项目
本项目实现对ONNX模型的高效解析,支持在最新TensorRT 10.2版本上运行。还覆盖了多个ONNX操作符,提供详细的安装和构建指南。项目中包含C++和Python的使用示例,方便用户集成和运行ONNX模型。常见问题解答和变更日志有助于解决使用中的问题。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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