2 مستودعات
Associates a kernel function with a hardware-aware template so generated configurations apply to that specific kernel.
Distinct from Pure Function Kernels: Distinct from Pure Function Kernels: binds kernel functions to hardware templates for configuration generation, not just compiling pure functions.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching operating systems & systems programming · Kernel-to-Template Bindings. Refine with filters or upvote what's useful.
TileLang is a Python-embedded domain-specific language compiler that JIT-compiles and autotunes GPU kernels. It uses a tile-based DSL, automatic software pipelining, and parallel autotuning to generate optimized GPU kernels at runtime. It supports tensor core operations with Pythonic syntax, automatic memory management, and thread mapping. The compiler searches over tile sizes, thread counts, and scheduling policies, compiling and benchmarking candidates in parallel to find the fastest kernel. It also caches compiled binaries and tuning results to disk for reuse across sessions. TileLang inc
Binds kernel functions to hardware-aware templates for targeted configuration generation.
gpu.cpp هي مكتبة C++ خفيفة الوزن لتنفيذ حوسبة GPU للأغراض العامة منخفضة المستوى عبر بائعي الأجهزة وأنظمة التشغيل المختلفة. تعمل كغلاف GPU محمول، ومنسق نواة (Kernel)، ونظام إدارة موتر (Tensor) باستخدام مواصفات WebGPU لتجريد تهيئة الجهاز، ونقل المخازن المؤقتة، وإرسال تظليل الحوسبة (Compute shader). توفر المكتبة إطار عمل لتعريف نوى الحوسبة من كود التظليل وإدارة إرسالها ومزامنتها بشكل غير متزامن. وتتيح تنفيذ تظليل الحوسبة عبر الأنظمة الأساسية وتنسيق مهام GPU من خلال مواصفات معالج رسومات قياسية. يتعامل النظام مع دورة الحياة الكاملة لذاكرة GPU، بما في ذلك تخصيص الموترات متعددة الأبعاد، وحركة البيانات ثنائية الاتجاه بين المضيف والجهاز عبر مخازن مؤقتة مرحلية، وتتبع الموارد لمنع تسرب الذاكرة. كما تدعم تقطيع الموتر لإنشاء طرق عرض غير مالكة لقطاعات الذاكرة وتتضمن أدوات لتسجيل رسائل النظام وتصفية الخطورة.
Maps buffers and tensors to specific indices so a GPU kernel can access them during execution.