jmaczan/torch-webgpu
🏗️ Frameworkjmaczan
Высокопроизводительный компилятор PyTorch и среда выполнения WebGPU для кроссплатформенного аппаратного ускорения.
torch-webgpu — это специализированная инфраструктура компилятора и среды выполнения, предназначенная для переноса моделей PyTorch в экосистему WebGPU. Проект использует C++ для взаимодействия с Dawn (реализацией WebGPU), что обеспечивает высокопроизводительные тензорные операции и выполнение моделей вне рамок проприетарных сред. Ориентируясь на WGSL (WebGPU Shading Language), проект позволяет разработчикам запускать модели глубокого обучения на любом устройстве с поддержкой WebGPU, демократизируя доступ к аппаратному обеспечению для LLM и других архитектур машинного обучения. Стек компилятора оптимизирует выполнение графов и управление памятью, минимизируя накладные расходы абстракции WebGPU и обеспечивая путь для создания портативных, браузерных или кроссплатформенных настольных ИИ-приложений.
💡Основное
- ├─Компиляция PyTorch в WebGPU
- ├─Кроссплатформенная поддержка GPU
- └─Генерация шейдеров WGSL
🎯Для
- ├─ML-инженеры
- ├─Веб-разработчики
- └─Разработчики компиляторов