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
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesSyntax Mapping Layers

Language grammar definitions that mirror specific GPU APIs to facilitate code porting.

Distinct from CUDA Kernel Compilers: Focuses on the syntactic mapping between CUDA and HIP rather than the compilation process itself.

Explore 1 awesome GitHub repository matching programming languages & runtimes · Syntax Mapping Layers. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Syntax Mapping Layers GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • rocm-developer-tools/hipAvatar ROCm-Developer-Tools

    ROCm-Developer-Tools/HIP

    4,362Vezi pe GitHub↗

    HIP este un limbaj de kernel GPU C++ și un runtime cross-platform conceput pentru scrierea aplicațiilor de calcul de înaltă performanță portabile. Oferă o interfață de programare care permite unui singur codebase sursă să fie executat atât pe arhitecturi GPU AMD, cât și NVIDIA. Proiectul funcționează ca un strat de compatibilitate care permite conversia și migrarea codului sursă CUDA existent pentru a rula pe hardware AMD. Acest lucru este realizat printr-o mapare a sintaxei care oglindește CUDA și un proces de traducere source-to-source în timpul compilării. Toolkit-ul acoperă suprafața mai largă a dezvoltării GPGPU cross-platform, inclusiv optimizarea calculului eterogen și crearea de kernel-uri portabile. Utilizează o abstractizare a runtime-ului pentru a mapa apelurile API unificate către bibliotecile de drivere specifice furnizorului pentru gestionarea memoriei și a kernel-ului.

    Implements a language grammar that mirrors NVIDIA CUDA to simplify the porting of GPU kernels.

    C++
    Vezi pe GitHub↗4,362
  1. Home
  2. Programming Languages & Runtimes
  3. Compiler and Interpreter Internals
  4. Compiler Infrastructure
  5. JIT Kernel Compilers
  6. CUDA Kernel Compilers
  7. Syntax Mapping Layers