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Un framework de Python para simulación acelerada por GPU, robótica y aprendizaje automático.

un lenguaje para computación de datos en paralelo rápida y portable

FlashInfer: Biblioteca de kernels para servir LLM

Ejecuta aplicaciones GUI y escritorios en contenedores docker y podman. Centrado en la seguridad.

Motor de modelado de texto HarfBuzz

Una biblioteca acelerada por GPU que contiene bloques de construcción altamente optimizados y un motor de ejecución para el procesamiento de datos, con el fin de acelerar las aplicaciones de entrenamiento e inferencia de deep learning.

Lemonade ayuda a los usuarios a descubrir y ejecutar aplicaciones de IA locales sirviendo LLMs optimizados directamente desde sus propias GPU y NPU. Únete a nuestro discord: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk

Herramienta de configuración y monitoreo de GPU para Linux

Biblioteca de TensorFlow de alto rendimiento para finanzas cuantitativas.

Traductor de manga impulsado por ML, escrito en Rust.

¡Donde se realiza el trabajo de GPU para la Web!

Ecosistema de bibliotecas y herramientas para escribir y ejecutar código GPU rápido completamente en Rust.

NVIDIA cuML: Aprendizaje automático acelerado por GPU

El software CFD de celosía de Boltzmann más rápido y eficiente en memoria, que se ejecuta en todas las GPU y CPU mediante OpenCL. Gratuito para uso no comercial.

Primitivas optimizadas para comunicación colectiva multi-GPU

Renderizador HTML ligero y de alto rendimiento para desarrolladores de juegos y aplicaciones.

IA en el dispositivo para móviles, sistemas empotrados y edge computing con PyTorch

Predicción de series temporales con PyTorch

ArrayFire: una biblioteca de GPU de propósito general.

MegEngine es un framework de aprendizaje profundo rápido, extensible, fácil de usar y compatible con diferenciación automática

Herramienta CLI de monitoreo de rendimiento para Apple Silicon

Framework de redes neuronales en C++/CUDA ultrarrápido

📊 Una utilidad de línea de comandos simple para consultar y monitorear el estado de la GPU

Logra un rendimiento de inferencia de última generación con aceleradores modernos en Kubernetes

Observabilidad eBPF - Trazado distribuido y perfiles

Documentación de TVM en chino simplificado / TVM 中文文档

📷 Un editor de imágenes componible que utiliza Core Image y Metal.

Strings hasta 100 veces más rápidos para C, C++, CUDA, Python, Rust, Swift, JS y Go, aprovechando NEON, AVX2, AVX-512, SVE, GPGPU y SWAR para acelerar búsquedas, hashing, ordenamiento, distancias de edición, sketches y operaciones de memoria 🦖

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Una biblioteca para acelerar modelos Transformer en GPUs de NVIDIA, incluyendo el uso de precisión de punto flotante de 8 y 4 bits (FP8 y FP4) en GPUs Hopper, Ada y Blackwell, para ofrecer un mejor rendimiento con menor uso de memoria tanto en entrenamiento como en inferencia.