Awesome GitHub RepositoriesAI-Driven Circuit Optimization

jetson-inference is a set of libraries and tools for executing optimized deep learning models on embedded GPU hardware. Its primary purpose is to enable real-time computer vision and AI inference at the edge with low latency and high throughput. The project distinguishes itself through high-performance streaming analytics and the ability to execute concurrent AI pipelines on auto-grade silicon. It provides specialized support for multi-sensor stream processing, utilizing zero-copy data transport to load camera frames directly into GPU memory. The codebase covers a broad surface of capabiliti

Qiskit is a quantum computing software development kit used for designing, simulating, and executing quantum circuits on physical hardware and simulators. It functions as a quantum algorithm framework, a circuit simulator, and a vendor-agnostic hardware interface for dispatching workloads across diverse providers. The project features a quantum circuit transpiler that optimizes abstract designs to match the specific basis gates and qubit connectivity of target hardware. It employs a pass-based transpilation pipeline and symbolic instruction translation to convert high-level circuits into hard

xq-py este o bibliotecă numerică de calcul cuantic și un emulator software utilizat pentru executarea algoritmilor cuantici. Funcționează ca o mașină virtuală cuantică ce simulează circuite cuantice și vectori de stare prin utilizarea algebrei liniare și a matricelor de numere complexe. Proiectul oferă un mediu virtual pentru dezvoltarea și verificarea logicii cuantice. Modelează sisteme multi-qubit prin utilizarea expansiunii produsului tensorial și a aplicațiilor de porți unitare pentru a simula vectorii de stare cuantică și a calcula colapsul probabilistic al stării. Simularea este susținută de un backend numeric care gestionează transformările de stare bazate pe matrice și matematica în virgulă mobilă necesară pentru emularea calculului cuantic.

Cirq este un framework Python pentru calcul cuantic utilizat pentru proiectarea, simularea și executarea circuitelor cuantice pe hardware NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). Acesta servește drept simulator de circuite cuantice și modelator de zgomot, precum și ca instrument pentru implementarea algoritmilor cuantici. Framework-ul oferă o interfață specializată pentru hardware-ul NISQ, permițând utilizatorilor să mapeze circuitele cuantice logice pe topologii de dispozitive fizice, validând în același timp conectivitatea hardware și constrângerile porților. Se distinge prin modelarea integrată a zgomotului, aplicând canale de depolarizare și amortizare pentru a imita decoerența și erorile găsite în procesoarele cuantice reale. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv proiectarea circuitelor cuantice, integrarea hardware și simularea stărilor. Include instrumente pentru descompunerea porților, maparea topologiei hardware și executarea procedurilor cuantice fundamentale, cum ar fi transformatele Fourier și căutarea de date nestructurate. În plus, oferă utilitare analitice pentru calculul stării fundamentale moleculare și benchmarking-ul fidelității hardware.

ruvector este un vector store și o bază de date graf bazată pe Rust, concepută pentru inferență locală și căutări de tip nearest neighbor. Utilizează o arhitectură de bază de date graf vectorială și un index de rețele neuronale grafice pentru a rafina clasamentele de căutare prin atenție structurală. Sistemul include un simulator de circuite cuantice accelerat hardware pentru execuția simulărilor de tip state-vector și a modelelor complexe de căutare, alături de un motor de inferență WebAssembly pentru rularea căutărilor vectoriale și execuția modelelor direct în browserele web. Proiectul folosește un format de container cognitiv care grupează modelele, datele și un microkernel bootabil într-un singur binar pentru deployment. Acesta dispune de instrumente specializate de configurare a modelelor, inclusiv o metodă de consolidare a ponderilor pentru a preveni uitarea catastrofală și un mecanism de adaptare ușor pentru ajustarea instantanee a ponderilor. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv căutarea vectorială accelerată hardware, interogarea relațiilor grafice și parsarea documentelor științifice pentru extragerea LaTeX și MathML. De asemenea, oferă înlănțuire de dovezi criptografice pentru verificarea modificărilor de date, sincronizarea metadatelor bazată pe Raft pentru disponibilitate ridicată și compresia datelor cu rezoluție pe niveluri pentru gestionarea costurilor de stocare.

Quantum is a quantum development framework that provides a hybrid quantum-classical workflow for coordinating execution between classical host languages and quantum processors. It includes a quantum hardware simulator for modeling state evolution and a library of quantum algorithms for tasks such as integer factorization, database search, and quantum arithmetic. The project offers specialized tools for quantum hardware characterization and error correction to manage noise and decoherence. It provides resource estimation modeling to calculate the qubit count and gate depth required to execute

Torchquantum is a tensor-based quantum machine learning library and simulation engine that integrates parameterized quantum circuits directly into PyTorch training pipelines. It enables the construction of hybrid quantum-classical neural networks where quantum operations function as differentiable layers within standard deep learning architectures. The framework computes analytical parameter gradients using native automatic differentiation engines and parameter-shift rules, facilitating end-to-end training and backpropagation. It supports tensor-based quantum state vector simulations, specia