awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesKernel-to-Template Bindings

Associates a kernel function with a hardware-aware template so generated configurations apply to that specific kernel.

Distinct from Pure Function Kernels: Distinct from Pure Function Kernels: binds kernel functions to hardware templates for configuration generation, not just compiling pure functions.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching operating systems & systems programming · Kernel-to-Template Bindings. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Kernel-to-Template Bindings GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • tile-ai/tilelangAvatar tile-ai

    tile-ai/tilelang

    5,226Vezi pe GitHub↗

    TileLang is a Python-embedded domain-specific language compiler that JIT-compiles and autotunes GPU kernels. It uses a tile-based DSL, automatic software pipelining, and parallel autotuning to generate optimized GPU kernels at runtime. It supports tensor core operations with Pythonic syntax, automatic memory management, and thread mapping. The compiler searches over tile sizes, thread counts, and scheduling policies, compiling and benchmarking candidates in parallel to find the fastest kernel. It also caches compiled binaries and tuning results to disk for reuse across sessions. TileLang inc

    Binds kernel functions to hardware-aware templates for targeted configuration generation.

    Python
    Vezi pe GitHub↗5,226
  • answerdotai/gpu.cppAvatar AnswerDotAI

    AnswerDotAI/gpu.cpp

    3,981Vezi pe GitHub↗

    gpu.cpp este o bibliotecă C++ ușoară pentru executarea calculului GPU general-purpose de nivel scăzut pe diferite furnizori de hardware și sisteme de operare. Acesta funcționează ca un wrapper GPU portabil, orchestrator de kernel și sistem de gestionare a tensorilor folosind specificația WebGPU pentru a abstractiza inițializarea dispozitivului, transferurile de buffer și dispatching-ul compute shader-elor. Biblioteca oferă un framework pentru definirea compute kernel-urilor din codul shader și gestionarea dispatch-ului și sincronizării lor asincrone. Permite executarea compute shader-elor multi-platformă și orchestrarea sarcinilor GPU printr-o specificație standardizată a procesorului grafic. Sistemul gestionează întregul ciclu de viață al memoriei GPU, incluzând alocarea tensorilor multidimensionali, mișcarea bidirecțională a datelor între gazdă și dispozitiv prin staging buffers și urmărirea resurselor pentru a preveni scurgerile de memorie. De asemenea, suportă slicing-ul tensorilor pentru crearea de vizualizări non-owning ale segmentelor de memorie și include utilitare pentru logarea mesajelor de sistem și filtrarea severității.

    Maps buffers and tensors to specific indices so a GPU kernel can access them during execution.

    C++
    Vezi pe GitHub↗3,981
  1. Home
  2. Operating Systems & Systems Programming
  3. Hardware Interfacing and Drivers
  4. Hardware Acceleration
  5. GPU Acceleration
  6. GPU-Accelerated Compilers
  7. Pure Function Kernels
  8. Kernel-to-Template Bindings

Explorează sub-etichetele

  • Resource BindingsMapping buffers and tensors to specific hardware indices for access by a GPU kernel. **Distinct from Kernel-to-Template Bindings:** Focuses on the runtime mapping of tensors to indices, not the compile-time template binding.