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2 repositorios

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 de Infrasys-AI

    Infrasys-AI/AISystem

    17,017Ver en GitHub↗

    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
    Ver en GitHub↗17,017
  • openmlsys/openmlsysAvatar de openmlsys

    openmlsys/openmlsys

    4,813Ver en GitHub↗

    Este proyecto es un recurso educativo integral y un plan de estudios centrado en el diseño e implementación de todo el stack de software y hardware de aprendizaje automático. Sirve como referencia técnica para la arquitectura de sistemas de aprendizaje automático, abarcando desde interfaces de programación de bajo nivel hasta infraestructura de despliegue a gran escala. El proyecto proporciona orientación instructiva sobre varios dominios especializados, incluyendo el desarrollo de compiladores de IA a través de representaciones intermedias y optimizaciones de grafos. Cubre los patrones arquitectónicos necesarios para el entrenamiento distribuido a través de clústeres de GPU y la programación de aceleradores de hardware para optimizar cargas de trabajo en chips especializados. El recurso también detalla la implementación de frameworks de servicio de modelos para entornos de producción y el diseño de pipelines de aprendizaje por refuerzo. Su alcance se extiende a los componentes centrales de los sistemas de ML, como la diferenciación automática, abstracciones de tensores y la orquestación de recursos de GPU.

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

    TeXcomputer-systemsmachine-learningsoftware-architecture
    Ver en GitHub↗4,813
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