4 रिपॉजिटरी
Interfaces that allow applications to directly invoke driver and runtime functions for hardware resource management.
Distinct from Hardware Acceleration Drivers: None of the candidates cover high-level language integration with specific compute driver runtimes like CUDA.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching operating systems & systems programming · Driver Runtime Integrations. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a comprehensive technical manual for installing macOS on non-Apple x86 hardware using the OpenCore bootloader. It serves as a configuration guide for emulating Apple hardware and patching system firmware to achieve operating system compatibility on PCs. The documentation provides detailed instructions for SMBIOS hardware emulation, including the generation of system identifiers and model profiles. It covers the application of ACPI table patches to enable native power management and the modification of UEFI runtime services to resolve memory map and write protection issues. Th
Adds filesystem and runtime drivers to the bootloader to recognize specific drive types and storage formats.
embedded-notes एम्बेडेड Linux, Linux कर्नेल इंटरनल और C प्रोग्रामिंग पर केंद्रित तकनीकी अध्ययन गाइडों और विकास नोट्स का एक संग्रह है। यह एम्बेडेड सिस्टम विकास के लिए एक संदर्भ और क्षेत्र में तकनीकी साक्षात्कारों के लिए एक तैयारी संसाधन के रूप में कार्य करता है। यह प्रोजेक्ट डिवाइस ड्राइवर लिखने, वर्चुअल मेमोरी को प्रबंधित करने और कर्नेल इंटरनल को समझने पर विस्तृत दस्तावेज़ीकरण प्रदान करता है। इसमें MQTT और TCP/IP जैसे IoT नेटवर्क प्रोटोकॉल पर गाइड भी शामिल हैं, और चिप आर्किटेक्चर और हार्डवेयर पेरिफेरल्स के आर्किटेक्चरल विवरण को रेखांकित करता है। सामग्री सिस्टम प्रोग्रामिंग की एक विस्तृत सतह को कवर करती है, जिसमें मैनुअल मेमोरी प्रबंधन, प्रक्रिया लाइफसाइकिल प्रबंधन और रीयल-टाइम ऑपरेटिंग सिस्टम अवधारणाओं का कार्यान्वयन शामिल है। इसमें ARM के लिए क्रॉस-कंपाइलेशन, बाइनरी विश्लेषण और बिल्ड ऑटोमेशन के लिए शेल स्क्रिप्टिंग जैसे निम्न-स्तरीय टूलिंग के लिए संदर्भ भी शामिल हैं।
Maps bootloader source directories to their respective roles in drivers, file systems, and board configurations.
oneDNN is a deep learning primitive library and hardware acceleration framework designed to optimize neural network operations. It serves as an inference engine that accelerates the training and execution of computational graphs using optimized primitives for convolutions and matrix multiplications, following the oneAPI standard for cross-architecture performance. The project enables cross-architecture AI deployment by tuning workloads for specific CPU and GPU microarchitectures across different hardware vendors. It integrates with hardware runtimes and system drivers to share execution conte
Interfaces with system drivers and hardware runtimes to share execution contexts and memory across different accelerators.
cuda-python provides low-level Python bindings for the CUDA Driver and Runtime APIs. It serves as a programmatic wrapper for controlling device memory, managing hardware toolchains, and orchestrating execution graphs on NVIDIA GPUs, allowing for the compilation and launching of parallel kernels directly from Python. The project enables the development of SIMT kernels and the execution of mathematical algorithms on device memory. It integrates pre-compiled bytecode as custom operators and interfaces with accelerated device libraries to access low-level hardware functions without leaving the la
Provides direct access to CUDA driver and runtime functions for managing hardware resources.