2025 Python 计算生态七月推荐榜 第89期
7月10日 · Python123 55 人阅读
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AI芯片与硬件加速是指利用专门设计的硬件（如GPU、TPU、NPU等）来大幅提升人工智能（AI）和机器学习（ML）任务计算速度的过程。随着大语言模型（LLM）和生成式AI的爆发，模型规模和数据量呈指数级增长，单纯依靠通用CPU已无法满足训练和推理的性能需求。硬件加速的目标，是通过并行计算和优化的指令集，将计算密集型任务从CPU卸载到专用处理器上，从而实现数量级的性能提升、降低延迟并优化能耗。从技术层面看，这不仅涉及硬件本身，更依赖于一个成熟的软件生态，包括驱动、编程模型、编译器和各种上层框架，它们共同构成了连接算法与芯片的桥梁。
在2025年7月，随着AI应用正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业，如何高效利用底层硬件算力，成为开发者和企业构筑核心竞争力的关键。为此，我们特别推荐了10款优秀的Python计算生态工具和框架，帮助开发者充分释放硬件潜能。
ROCm
开放软件栈，包括用于在 AMD GPU 上进行 AI 和 HPC 解决方案开发的编程模型、工具、编译器、代码库和运行期库。
https://rocm.docs.amd.com/en/latest/
Intel Gaudi
英特尔 Intel Gaudi® 处理器主要应用于加速 AI 训练及推理。该处理器的架构重点在于高效扩展，以满足大规模语言模型及生成式 AI 模型的需求。
https://docs.habana.ai/en/latest/index.html
MLX
MLX是一个专为苹果芯片设计的机器学习数组框架，由Apple的机器学习研究团队打造。它旨在提供一个既简单易用又高效的研究环境，让研究人员能够快速探索和实现新的算法思想。
https://github.com/ml-explore/mlx
python-rocblas
对ROCm底层BLAS和LAPACK库的Python封装，用于高性能数值计算。
https://rocm.docs.amd.com/projects/rocBLAS/en/latest/
Model-References
Intel® Gaudi® AI 加速器训练和推理示例。
https://github.com/HabanaAI/Model-References
optimum-habana
Hugging Face Optimum 的一个分支，专门为Habana加速器优化了Transformer模型的推理和训练。
https://github.com/huggingface/optimum-habana
tvm
一个非常重要的开源深度学习编译器栈，能够将模型编译到各种硬件后端，包括ARM CPU、ARM Mali GPU以及各种AI协处理器（如Qualcomm Hexagon DSP, NXP NPU等）。
oneflow
OneFlow 开源深度学习框架，旨在为大规模分布式训练、高性能推理及异构硬件支持提供简洁、高效、易用的解决方案。OneFlow的设计目标是简化深度学习模型的开发、部署与优化流程，助力科研人员与开发者专注于模型创新与业务逻辑，而非底层技术细节。
https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
openvino
OpenVINO™ 工具套件是一款开源工具套件，可以缩短延迟，提高吞吐量，加速 AI 推理过程，同时保持精度，缩小模型占用空间，优化硬件使用。它简化了计算机视觉、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 等领域的 AI 开发和深度学习集成。
https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html
ONNX Runtime
ONNX Runtime是针对ONNX模型优化的跨平台推理引擎，专为生产环境设计。 其通过图优化、内核加速、硬件适配等技术，在CPU/GPU/专用AI芯片（如NPU）上均可实现低延迟、高吞吐的模型推理。
Python3Turtle
