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tensorcircuit

新一代量子软件框架 支持多种先进功能

TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。

circt - 硬件设计领域的开源编译器基础设施
CIRCTEDAGithubLLVMMLIR开源项目硬件设计
CIRCT项目旨在将MLIR和LLVM开发方法应用于硬件设计工具领域。它提供一致的、模块化的基础设施,支持多种中间表示,以解决现有EDA工具的局限性。CIRCT鼓励社区通过Discourse论坛、周会和代码贡献参与项目,共同推进开放硬件工具的发展。
qlib - 开源AI量化投资平台
GithubQlib人工智能开源项目机器学习模型量化投资
Qlib是一个开源AI量化投资平台,利用AI技术赋能金融研究和价值创造。支持监督学习、市场动态建模和强化学习等多种机器学习模式,覆盖量化投资的全部流程,如alpha寻求、风险管理、投资组合构建及订单执行。平台不断更新,引入最新量化研究成果和论文。
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。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
safetensors - 安全高效的张量存储格式 支持零拷贝和延迟加载
GithubHugging Facesafetensors开源项目张量存储文件格式机器学习
safetensors是一种新的张量存储格式,旨在安全高效地保存机器学习模型。与pickle相比,它提供了更好的安全性,同时通过零拷贝技术保持高性能。该库支持Python和Rust,提供简单的API用于张量的存储和加载。safetensors支持延迟加载、布局控制和多种数据类型,适用于大规模模型的存储和分发。在加载速度和内存效率方面表现优异,尤其适合分布式环境。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具,支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型,并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容,同时支持PEFT训练和Pytorch编译,提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架
CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法
T-MAC是一个创新的内核库,采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法,无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型,包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升,例如在Surface Laptop 7上,单核处理速度可达20 tokens/s,四核可达48 tokens/s,比llama.cpp快4~5倍。
compute-engine - 优化极度量化神经网络推理的高性能引擎
GithubLarq Compute EngineTensorFlow Lite二值化神经网络开源项目神经网络移动平台
Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台,提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术,该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成,实现从训练到部署的流畅过程,并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架,实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建,集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发,支持Atari和PyBullet等环境,并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
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