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Xilinx® Vitis™ AI是用于加速Xilinx平台上AI推理的集成开发环境，提供优化IP、工具、库、模型及资源，旨在高效易用，释放Xilinx SoCs和Alveo数据中心加速卡的AI加速潜力。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：xilinx仓库类型：镜像最近更新：2 年前
VitisAI
镜像概述和主要用途
Xilinx® Vitis™ AI是用于加速Xilinx平台上AI推理的集成开发环境。它提供优化的IP、工具、库、模型以及示例设计和教程等资源，帮助用户完成整个开发流程。该环境旨在高效且易用，以释放Xilinx SoCs和Alveo数据中心加速卡上AI加速的全部潜力。Vitis AI容器镜像为Vitis AI支持的平台和架构提供了易用的分发方式。
核心功能和特性
- 提供优化的IP、工具、库和模型
- 包含示例设计和教程等开发资源，辅助用户开发流程
- 设计注重高效性和易用性，降低AI加速开发门槛
- 支持Xilinx SoCs和Alveo数据中心加速卡等平台
使用场景和适用范围
适用于需要在Xilinx平台（包括Xilinx SoCs和Alveo数据中心加速卡）上进行AI推理加速开发的场景，可满足从模型优化到部署的全流程开发需求，帮助开发者高效实现AI推理应用的开发与部署。
许可证信息
通过拉取和使用Vitis AI容器镜像，您确认并接受Xilinx和第三方许可证的条款和条件，这些许可证包含在头文件或源文件以及《第三方通知》文档中，可通过以下链接查看：
- https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/blob/master/CONTAINER-ROCM-LICENSE
- https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/blob/master/docker/dockerfiles/PROMPT/PROMPT_rocm.txt
文档信息
有关Vitis AI的更多信息，包括发行说明、编程模型、API和开发工具，请访问Vitis AI文档链接：https://github.com/Xilinx/Vitis-AI
rocm/pytorch
rocm
基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境，集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台，支持AMD GPU硬件加速，无需手动配置驱动及库依赖，可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署，有效简化环境搭建流程，确保跨平台一致性，适用于科研机构、工业界等多种场景，助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。
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16 天前更新
rocm/rocm-terminal
rocm
ROCm-Docker：用于构建Radeon Open Compute Platform软件层为可移植Docker镜像的框架，包含依赖说明、快速启动指南及容器管理命令。
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12 个月前更新
rocm/k8s-device-plugin
rocm
Kubernetes (k8s)设备插件，用于将AMD GPU注册到容器集群中，支持计算工作负载调度
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17 天前更新
rocm/pytorch-nightly
rocm
该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。
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23 天前更新
rocm/pytorch-training
rocm
针对ROCm优化的统一PyTorch基础训练容器
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2 个月前更新
rocm/vllm-ci
rocm
该仓库用于托管vllm项目持续集成（CI）流程所需的镜像，旨在为vllm-ci相关的自动化构建、测试及部署环节提供稳定的镜像存储与管理支持，确保CI流程高效、可靠地运行，满足vllm项目在开发迭代过程中对集成环境的镜像需求，助力项目快速验证代码变更、保障软件质量。
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15 天前更新
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oldzhang
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