文档中心#
FlagOS 核心库#
面向多种硬件后端优化的高性能算子库。
FlagTree
面向多种 AI 芯片的开源统一编译器，在多种硬件平台上推进和扩展 Triton 生态系统。
FlagScale
全面支持大模型全生命周期的工具集，涵盖从训练到推理和部署。
FlagCX
面向跨芯片环境的可扩展自适应统一通信库，提供高性能集合通信能力。
FlagOS 多芯片插件#
vLLM 推理/服务框架插件，基于 FlagOS 统一多芯片后端构建。
Megatron-LM 的分支，引入插件化架构以支持多种 AI 芯片，基于 FlagOS 构建。
TransformerEngine 的分支，引入插件化架构以支持多种 AI 芯片，基于 FlagOS 构建。
veRL 的分支，通过 FlagOS 生态系统扩展上游库的多芯片/多硬件支持。
为多种 AI 芯片提供统一 flagos 设备的自定义 PyTorch 设备插件。
SGLang 的树外 (OOT) 插件，基于 FlagOS 统一多芯片后端构建，将 SGLang 的推理能力扩展到多种硬件平台。
面向上游 verl 强化学习后训练工作负载的多芯片硬件平台和引擎插件，覆盖 NVIDIA、沐曦、天数智芯、寒武纪 MLU、燧原和 Intel XPU 硬件。
FlagOS 领域专用项目#
面向机器人 AI 模型的集成训练与推理框架，即具身智能。
基于 PyTorch 构建的高性能分布式量子态矢量模拟器，支持跨多 GPU 的量子电路模拟。
FlagOS 开发者工具#
算子自动生成工具。
用于评估跨多硬件平台 LLM 和 Agent 驱动的 Triton kernel 生成的基准测试框架。
用于本地 Hugging Face 模型目录的检查点转换与量化工具。
兼容 Claude Code、Cursor、Codex 以及任何支持 Agent Skills 标准的 Agent。
提供云端开发环境的线上实验室。
面向 Triton 程序的多后端调试与性能分析工具。
FlagOS 平台服务#
开源大模型跨芯片迁移与发布的自动化平台。
集成式 AI 硬件评测引擎。
简化跨多种 AI 芯片大模型开发的 CI/CD 工具链。