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Awesome GitHub RepositoriesParallel CTC Kernels
Hardware-accelerated kernels specifically optimized for parallel CTC loss computation.
Distinct from Accelerator Kernels: Focuses on the specific implementation of CTC kernels rather than general accelerator kernels for NPUs/MLUs.
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- baidu-research/warp-ctc
baidu-research/warp-ctc
4,066Auf GitHub ansehenwarp-ctc ist eine Hochleistungsbibliothek zur Berechnung der Connectionist Temporal Classification (CTC) Loss zum Training von Sequence-to-Sequence-Deep-Learning-Modellen. Sie bietet eine numerische Stabilitätsschicht unter Verwendung von Log-Space-Berechnungen, um Underflow- und Präzisionsfehler bei Wahrscheinlichkeitsberechnungen für lange Sequenzen zu verhindern. Die Bibliothek nutzt hardwarebeschleunigte Kernels, um den Loss parallel über CPU- und GPU-Architekturen hinweg zu berechnen. Sie konzentriert sich auf die Steigerung des Trainingsdurchsatzes durch die Optimierung der dynamischen Programmierschritte des CTC-Algorithmus. Diese Fähigkeiten unterstützen das Training von Modellen für Spracherkennung, Handschrifterkennung (OCR) und allgemeines Sequence-to-Sequence-Mapping. Das Projekt beinhaltet eine Integration zur Berechnung von Loss und alignment-freiem Training innerhalb von TensorFlow.
Ships hardware-accelerated kernels that compute CTC loss in parallel across CPU and GPU architectures.
Cuda
