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ハードウェア特化エンジン

Apple以外の特定アクセラレーターやハードウェア構成を主対象とする完全なローカル推論エンジン、または性能特化フォーク。独立カーネル、本番サービング、制約端末ランタイム、Apple専用エンジン、そのハードウェアにも対応するだけの可搬型エンジンは除く。

この分野のプロジェクト (11)
プロジェクト用途スター言語ライセンス最新リリース
syv-ai/hyperqwenvLLMをパッチ・最適化し、単一24GB CUDA GPUで大型Qwenモデルを高速にサービングします。★ 2.1KPythonApache-2.0—
fesens/opentpuKintex-7 PCIe カードで Qwen モデルを実行するハードウェアアクセラレータスタックです。★ 768VerilogApache-2.0—
warpfront/hipfireAMD RDNA GPU向けの完全なRust LLM推論エンジンで、HIP/ROCmカーネルとOpenAI互換サーバを備えます。★ 692RustNOASSERTIONv0.4.2.1
indras-mirror/xolotl1枚のRTX 4090でMoE专家をVRAM・RAM・NVMeに階層配置し、超大型言語モデルを実行します。★ 88C++MIT—
jesdga95/basaltNVIDIA Blackwell ワークステーションで Qwen MoE モデルをローカル実行するエンジンです。★ 72C++MIT—
professorpalmer/bonsai-ada-surgeryPrismML版llama.cppの分岐とレシピで、RTX 4070にq8_0 KVを使って262KコンテキストのBonsai 2 27Bを動かします。★ 70PythonNOASSERTIONbundle-20261018
lateos-ai/reflexCUDAでGGUFモデルを実行し、リアルタイムのエージェント判断を支援するRust推論エンジンです。★ 62RustMITv0.2.9-runpod-hub
shawnshekari/strixiteAMD Strix Halo gfx1151とQwen3.8-Flash-Next向けに設計されたHIPベースローカル推論エンジンです。★ 60C++AGPL-3.0v0.3.1
valeriodolci/capy-flashQwen MoEモデルをRTX 5070 Ti 2枚でNVFP4と张量並列により実行します。★ 44C++Apache-2.0v0.5.4
hardenedlinux/sonicboom安定C ABIを備えたC++/CUDAのネイティブ・テンソルランタイムで、量子化GGUFモデルをローカル実行します。★ 5C++GPL-3.0—
cosmonomic/pulsarlm古い低注目度トークンを削除してチャットボットとエージェントの文脈を小さく保つLLM推論エンジン。★ 4C++Apache-2.0—