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basalt

basalt

使用Mojo语言开发的机器学习框架

Basalt是一个独立的机器学习框架，利用Mojo语言进行从头开发，性能媲美PyTorch等成熟框架。基于MLIR技术，Basalt通过静态图优化性能。目前，项目正在持续更新，计划支持更多操作符、图子模块和GPU等特性。尝试使用Basalt为机器学习项目带来显著加速效果。

Basalt机器学习Mojo框架性能优化Github开源项目
访问官网GitHub

Basalt 项目介绍

项目概述

Basalt 是一个全新的从零开发的机器学习框架，基于纯 Mojo 编写。Mojo 是一种面向未来的人工智能开发语言，其底层构建在 MLIR 技术之上，而非传统的 GCC 和 LLVM 方法。Mojo 的语法类似于 Python，但在性能上接近于 Rust 或 C++。它支持参数化函数和编译时参数，使得计算图可以被静态编译，这为性能优化提供了更多可能。

项目特色

虽然 Basalt 仍处于初期开发阶段，但其性能已能与 PyTorch 等成熟框架相媲美。项目中展示的基准测试结果显示，它的速度足够引以为傲，并且团队正在不断进行改进和优化。

为什么选择Basalt

  • 现代语言基础：利用 Mojo 的强大功能和未来潜力，这为进行机器学习提供了更高效的开发和执行环境。
  • 高性能表现：尽管处于初期阶段，Basalt 在性能测试中表现不俗，具有与主流框架相竞争的潜力。
  • 社区支持和持续改进：Basalt 由社区成员共同开发，鼓励用户参与建议和优化，从而不断提高框架的质量和功能。

快速上手

Basalt 提供了一些基准测试代码，可以用来快速体验其性能：

mojo -I . examples/housing.mojo
mojo -I . examples/sin_estimate.mojo
mojo -I . examples/mnist.mojo

如果希望与 PyTorch 实现进行比较，则可以执行以下命令：

python examples/housing.py
python examples/sin_estimate.py
python examples/mnist.py

在此之前，请确保在 Python 环境中安装了 python-requirements.txt 中列出的依赖。

项目规划

v0.1.0

完成了矩阵乘法和卷积核的改进、切换到自定义张量及形状实现等。

v0.2.0 (进行中)

未来的计划包括增加新的操作符、更好的层支持和更多激活函数、图子模块及图连接等。

长期目标

Basalt 的长期目标包括更好的并行化处理、GPU 支持、重新构建数据加载器、自动调优功能和与 ONNX / Max 的兼容性。

参与贡献

Basalt 项目依赖于社区的贡献与支持。如果您有兴趣进行小的修复或改进，欢迎随时加入。如果计划进行大型贡献，建议通过 Discord 与我们联系，以便更顺畅的沟通。对于发现的 Bug 或新功能的建议，请利用我们的问题跟踪系统。创建新的问题之前，请先确认该问题是否已存在。

提交拉取请求

  1. Fork 项目
  2. 创建您的功能分支
  3. 提交变更
  4. 推送到分支
  5. 开启一个拉取请求

在提交请求前，请确保这些变更不会破坏任何单元测试，并为新的大功能增加测试。

许可

Basalt 在 Apache 2.0 许可下发布（包含 LLVM 例外）。详细信息请参阅许可证文件。

鸣谢

Basalt 基于 Mojo 构建，由 Modular 创建和支持。

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