2 Repos
Specialized device-side kernels written for non-GPU accelerators like NPUs or MLUs.
Distinct from GPU Kernel Programming: Focuses specifically on non-GPU accelerator programming (MLU/NPU) rather than general graphics hardware kernels.
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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
Writes device-side kernels using C++ or Python to manage task partitioning and synchronization.
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.
Teaches the implementation of high-performance kernels for specialized AI accelerators and NPUs.