gpu-programming

Produktives, portables und performantes GPU-Programmieren in Python.

Ein hochperformanter, overheadfreier, erweiterbarer Python-Compiler mit integrierter NumPy-Unterstützung

Scalene: Ein hochleistungsfähiger, hochpräziser CPU-, GPU- und Speicher-Profiler für Python mit KI-gestützten Optimierungsvorschlägen.

Ein Allzweck-Task-Parallel-Programmiersystem in C++

Ökosystem aus Bibliotheken und Werkzeugen zum Schreiben und Ausführen von schnellem GPU-Code vollständig in Rust.

🐉 Rust zu einer erstklassigen Sprache und einem Ökosystem für GPU-Shader machen 🚧

Ein modulares und offenes Toolkit für WebGPU mit erweiterter Typinferenz und der Möglichkeit, Shader in TypeScript zu schreiben

Eine GPU-beschleunigte Echtzeit-Analytik-Speicher- und Abfrage-Engine.

CUDA Core Compute Libraries

Beispielcode für mein CUDA-Programmierbuch

Berechnungen und Statistiken auf Mannigfaltigkeiten mit geometrischen Strukturen.

🎓 Systematischer Kurs zum Aufbau von Large Language Models | 🛠️ Abdeckung von Vortraining-Data-Engineering, Tokenizer, Transformer, MoE, GPU-Programmierung (CUDA/Triton),分布式训练 (verteiltes Training), Scaling Laws, Inferenzoptimierung und Alignment (SFT/RLHF/GRPO) | 🚀 6 progressive Aufgaben + codegetrieben, Aufbau eines Full-Stack-LLM-Wissensstands

Eine kuratierte Liste der besten Bücher zur CUDA-Programmierung

Robuste Echtzeit-Rendering-Engine für DX11 und DX12 mit zahlreichen erweiterten Grafikfunktionen für schnelles Prototyping

Rätsel lösen. Metal lernen 🤘

GPU-Engineering für KI-Systeme

Moderne GPU-Berechnungen und Rendering in JavaScript.