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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesKernel-to-Template Bindings

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.

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Awesome Kernel-to-Template Bindings GitHub Repositories

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  • tile-ai/tilelangAvatar von tile-ai

    tile-ai/tilelang

    5,226Auf GitHub ansehen↗

    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.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗5,226
  • answerdotai/gpu.cppAvatar von AnswerDotAI

    AnswerDotAI/gpu.cpp

    3,981Auf GitHub ansehen↗

    gpu.cpp ist eine leichtgewichtige C++-Bibliothek zur Ausführung von Low-Level-General-Purpose-GPU-Berechnungen über verschiedene Hardwareanbieter und Betriebssysteme hinweg. Sie fungiert als portabler GPU-Wrapper, Kernel-Orchestrator und Tensor-Managementsystem unter Verwendung der WebGPU-Spezifikation, um Geräteinitialisierung, Pufferübertragungen und Compute-Shader-Dispatching zu abstrahieren. Die Bibliothek bietet ein Framework zur Definition von Compute-Kerneln aus Shader-Code und zur Verwaltung ihrer asynchronen Ausführung und Synchronisation. Sie ermöglicht die Ausführung plattformübergreifender Compute-Shader und die Orchestrierung von GPU-Aufgaben durch eine standardisierte Grafikprozessor-Spezifikation. Das System handhabt den gesamten Lebenszyklus von GPU-Speicher, einschließlich der Allokation mehrdimensionaler Tensoren, bidirektionaler Datenbewegung zwischen Host und Gerät über Staging-Puffer sowie Ressourcen-Tracking zur Vermeidung von Speicherlecks. Es unterstützt zudem Tensor-Slicing zur Erstellung nicht-besitzender Views von Speichersegmenten und enthält Dienstprogramme für System-Message-Logging und Schweregrad-Filterung.

    Maps buffers and tensors to specific indices so a GPU kernel can access them during execution.

    C++
    Auf GitHub ansehen↗3,981
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Unter-Tags erkunden

  • Resource BindingsMapping buffers and tensors to specific hardware indices for access by a GPU kernel. **Distinct from Kernel-to-Template Bindings:** Focuses on the runtime mapping of tensors to indices, not the compile-time template binding.