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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesAI Graph Compilers

Compilers that transform neural network compute graphs into optimized hardware-specific machine code.

Distinct from Compiler Toolchain Development: Specializes in neural network graph transformation for AI accelerators rather than general-purpose source-to-machine code compilation.

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Awesome AI Graph Compilers GitHub Repositories

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  • infrasys-ai/aisystemAvatar von Infrasys-AI

    Infrasys-AI/AISystem

    17,017Auf GitHub ansehen↗

    AISystem is a comprehensive AI full-stack infrastructure project covering the entire pipeline from AI chip architecture to high-level training frameworks. It encompasses the development of AI compiler frameworks, inference engines, and distributed training orchestrators designed to coordinate workloads across a heterogeneous compute stack of CPUs, GPUs, and NPUs. The project focuses on the deep integration of software and hardware, employing software-hardware co-design to align tensor layouts with physical memory structures. It provides specialized capabilities for accelerating Transformer mo

    A system for translating high-level neural network graphs into optimized hardware-specific machine code and kernels.

    Jupyter Notebookaiaiinfraaisys
    Auf GitHub ansehen↗17,017
  • openmlsys/openmlsysAvatar von openmlsys

    openmlsys/openmlsys

    4,813Auf GitHub ansehen↗

    Dieses Projekt ist eine umfassende Bildungsressource und ein Lehrplan, der sich auf das Design und die Implementierung des gesamten Machine-Learning-Software- und Hardware-Stacks konzentriert. Es dient als technische Referenz für die Architektur von Machine-Learning-Systemen, die von Low-Level-Programmierschnittstellen bis hin zur Deployment-Infrastruktur im großen Maßstab reicht. Das Projekt bietet instruktive Anleitungen zu mehreren spezialisierten Bereichen, einschließlich der Entwicklung von KI-Compilern durch Zwischenrepräsentationen und Graph-Optimierungen. Es deckt die Architekturmuster ab, die für verteiltes Training über GPU-Cluster hinweg erforderlich sind, sowie die Programmierung von Hardware-Beschleunigern zur Optimierung von Workloads auf spezialisierten Chips. Die Ressource beschreibt zudem die Implementierung von Modell-Serving-Frameworks für Produktionsumgebungen und das Design von Reinforcement-Learning-Pipelines. Ihr Umfang erstreckt sich auf die Kernkomponenten von ML-Systemen, wie automatische Differenzierung, Tensor-Abstraktionen und die Orchestrierung von GPU-Ressourcen.

    Implements compilers that transform neural network compute graphs into optimized hardware-specific machine code.

    TeXcomputer-systemsmachine-learningsoftware-architecture
    Auf GitHub ansehen↗4,813
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