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2 dépôts

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

    17,017Voir sur 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
    Voir sur GitHub↗17,017
  • openmlsys/openmlsysAvatar de openmlsys

    openmlsys/openmlsys

    4,813Voir sur GitHub↗

    Ce projet est une ressource éducative complète et un programme axé sur la conception et l'implémentation de la pile logicielle et matérielle complète du machine learning. Il sert de référence technique pour l'architecture des systèmes de machine learning, allant des interfaces de programmation de bas niveau à l'infrastructure de déploiement à grande échelle. Le projet fournit des conseils pédagogiques sur plusieurs domaines spécialisés, notamment le développement de compilateurs IA via des représentations intermédiaires et des optimisations de graphes. Il couvre les modèles architecturaux requis pour l'entraînement distribué sur des clusters GPU et la programmation d'accélérateurs matériels pour optimiser les charges de travail sur des puces spécialisées. La ressource détaille également l'implémentation de frameworks de service de modèles pour les environnements de production et la conception de pipelines d'apprentissage par renforcement. Sa portée s'étend aux composants de base des systèmes ML, tels que la différenciation automatique, les abstractions de tenseurs et l'orchestration des ressources GPU.

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

    TeXcomputer-systemsmachine-learningsoftware-architecture
    Voir sur GitHub↗4,813
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