gpu

DFloat11 [NeurIPS '25]: Compresión sin pérdida de LLMs y DiTs para una inferencia eficiente en GPU.

Un libro de acceso abierto sobre Python, OpenGL y visualización científica, Nicolas P. Rougier, 2018

Paquete de dinámica de fluidos diferenciable

Orquestación de tareas GPU sin servidor de alto rendimiento: la capa de programación detrás de wavespeed.ai

Mejores prácticas y guías sobre cómo escribir código de entrenamiento distribuido en PyTorch

API REST de InsightFace para el despliegue sencillo de servicios de reconocimiento facial con TensorRT en Docker.

Renderizador Monte Carlo multiplataforma de alto rendimiento basado en LuisaCompute

Optimización del entrenamiento e inferencia de AlphaFold en clústeres de GPU

DiffSharp: Programación funcional diferenciable

Daxa es una API de GPU conveniente, simple y moderna construida sobre Vulkan.

Flujo de trabajo de fotografía raw que es menos molesto

Incrustación con distorsión mínima mediante PyTorch.

SPHinXsys proporciona APIs en C++ para simulación y optimización de ingeniería. Se enfoca en sistemas complejos impulsados por fluidos, estructuras, dinámica multicuerpo y más. Esta biblioteca multifísica se basa en un marco computacional unificado único que permite un acoplamiento fuerte para todas las físicas involucradas.

Inferencia eficiente para modelos grandes

Una simulación de partículas en tiempo real que utiliza la integración de Verlet

Una herramienta para enriquecer la salida de nvidia-smi.

Framework de aplicaciones y juegos en C++ orientado a GPU y multiplataforma.

Varios métodos de optimización para multiplicación de matrices generales de media precisión (HGEMM) utilizando Tensor Core con la API WMMA y la instrucción MMA PTX.

Proyecto Neurokernel

Un entorno de gráficos en tiempo real sencillo para realizar experimentos.

Motor de inferencia estático, minimalista y solo para CUDA de qwen3-0.6B.

Biblioteca de Go para búsqueda vectorial integrada e incrustaciones semánticas usando llama.cpp

Simulación de fluidos 3D en tiempo real implementada en WebGPU

Utiliza la VRAM de tu GPU NVIDIA como espacio de intercambio (swap) en Linux. Diseñado para portátiles con memoria soldada sin posibilidad de actualización. Si tienes una tarjeta RTX con 8GB de VRAM y tu sistema usa el SSD como swap, esto aprovecha esa VRAM.

A high-performance framework for training LLMs, VLMs, diffusion, and embodied models on NVIDIA GPUs and Kunlun XPUs.

Este plugin de renderizado independiente del hardware para Blender utiliza tecnología de trazado de rayos precisa para producir imágenes y animaciones de tus escenas, y proporciona renderizado interactivo en tiempo real y ajuste continuo de efectos.

Motor de renderizado basado en física integrable

Comunicación MPI de copia cero para arrays de JAX, diseñada para aplicaciones HPC de alto rendimiento en Python.

Un clúster de Slurm usando docker-compose.

Cómputo y renderizado moderno de GPU en Javascript