MiniTensor: Leichtgewichtiges, Hochleistungs-Framework für Tensoroperationen

MiniTensor ist eine neue Open‑Source-Bibliothek für Tensoroperationen, die sich durch Minimalismus, Korrektheit und Spitzenleistung auszeichnet. Entwickelt wurde sie mit dem Ziel, die Komplexität großer Deep‑Learning‑Frameworks zu reduzieren, ohne dabei an Funktionalität einzubüßen.

Die Bibliothek bietet ein PyTorch‑ähnliches Python‑API, während die rechenintensiven Kernfunktionen in einer Rust‑Engine ausgeführt werden. Damit unterstützt MiniTensor dichte n‑dimensionale Tensoren, Broadcasting, Reduktionen, Matrixmultiplikationen sowie Reverse‑Mode-Automatische Differenzierung. Zusätzlich stehen kompakte neuronale Netzwerk‑Layer und Standardoptimierer zur Verfügung.

Die Architektur von MiniTensor kombiniert effizientes Speicher‑Management mit einem dynamischen Rechen‑Graphen für Gradienten. Durch die Integration mit Python über PyO3 lässt sich die Bibliothek nahtlos in bestehende Workflows einbinden, während Rust die Performance auf CPU‑Betriebssystemen maximiert.

Ein entscheidender Vorteil ist die geringe Installationsgröße: MiniTensor benötigt nur wenige Megabyte, was es mehrere Größenordnungen kleiner als PyTorch oder TensorFlow macht. Trotz der schlanken Footprint bietet es alle wesentlichen Werkzeuge für Forschung und Entwicklung auf CPUs. Das Projekt ist unter GitHub verfügbar.