3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesMulti-Dimensional Parallelism
Combining data, model, and tensor parallelism strategies to distribute workloads across large clusters.
Distinct from Tensor Parallelism: Covers the combination of multiple parallelism dimensions, whereas tensor parallelism is just one dimension.
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Awesome Multi-Dimensional Parallelism GitHub Repositories
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- infrasys-ai/aisystem
Infrasys-AI/AISystem
17,017GitHub पर देखेंAISystem 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
Splits tensors and datasets across clusters using combined data and model parallelism coordinated via collective communication.
Jupyter Notebookaiaiinfraaisys - tensorflow/tpu
tensorflow/tpu
5,281GitHub पर देखेंThis repository provides a collection of reference implementations, toolkits, and orchestration tools for training and deploying large-scale AI models on Cloud TPU hardware. It serves as a framework for managing the lifecycle of accelerator clusters, including hardware orchestration and the provisioning of high-performance compute infrastructure for machine learning workloads. The project specifically enables the pre-training of foundation models, large language models, and complex reasoning architectures through distributed training toolkits and multi-host scaling recipes. It further provide
Defines the physical arrangement of chips in grids to optimize data flow and interconnects for massive parallelism.
Jupyter Notebook - quantumlib/cirq
quantumlib/Cirq
4,990GitHub पर देखेंCirq, Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) हार्डवेयर पर क्वांटम सर्किट को डिज़ाइन करने, सिमुलेट करने और निष्पादित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक Python क्वांटम कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है। यह एक क्वांटम सर्किट सिम्युलेटर और नॉइज़ मॉडलर के साथ-साथ क्वांटम एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के लिए एक टूल के रूप में कार्य करता है। यह फ्रेमवर्क NISQ हार्डवेयर के लिए एक विशेष इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को हार्डवेयर कनेक्टिविटी और गेट बाधाओं को मान्य करते हुए लॉजिकल क्वांटम सर्किट को फिजिकल डिवाइस टोपोलॉजी पर मैप करने की अनुमति देता है। यह एकीकृत नॉइज़ मॉडलिंग के माध्यम से खुद को अलग करता है, जो वास्तविक क्वांटम प्रोसेसर में पाए जाने वाले डिकोहेरेंस और त्रुटियों की नकल करने के लिए डिपोलराइज़िंग और डैम्पिंग चैनलों को लागू करता है। यह प्रोजेक्ट क्वांटम सर्किट डिज़ाइन, हार्डवेयर एकीकरण और स्टेट सिमुलेशन सहित व्यापक क्षमताओं को कवर करता है। इसमें गेट डिकंपोज़िशन, हार्डवेयर टोपोलॉजी मैपिंग, और फूरियर ट्रांसफॉर्म और असंरचित डेटा खोज जैसी मौलिक क्वांटम प्रक्रियाओं का निष्पादन शामिल है। इसके अतिरिक्त, यह आणविक ग्राउंड स्टेट गणना और हार्डवेयर फिडेलिटी बेंचमार्किंग के लिए विश्लेषणात्मक उपयोगिताएँ प्रदान करता है।
Translates quantum circuits to generic device topologies to ensure compatibility with physical qubit layouts.
Pythonalgorithmsapicirq
