parallelism
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con parallelism, ordenados por estrellas.
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Crea aplicaciones, scripts y automatizaciones impulsadas por computación de alto rendimiento multicúcleo usando Node.js
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Computación paralela y aprendizaje automático científico (SciML): Métodos y aplicaciones (MIT 18.337J/6.338J)
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Artículos de investigación imprescindibles y enlaces a herramientas y conjuntos de datos relacionados con el uso de aprendizaje automático para compiladores y optimización de sistemas
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Un motor de inferencia nativo de PyTorch con caché, paralelismo, cuantización y descarga a CPU para DiTs.
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🎏 Ejemplos simples de problemas de concurrencia en java, ver 🙈 es creer 🐵
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Lenguaje de programación de flujo de datos donde escribes un programa como un grafo de paso de mensajes y todo se ejecuta en paralelo por defecto. Tiene tipos estáticos fuertes, compila a código máquina, interoperabilidad con Go y soporte para programación visual con un editor de nodos. También es extremadamente amigable para LLM.
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Una implementación de GPipe en PyTorch.
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Crea nuevos procesos JS para tareas intensivas de CPU
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[CVPR 2024 Highlight] DistriFusion: Inferencia paralela distribuida para modelos de difusión de alta resolución.
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Un entorno de ejecución multihilo de última generación: basado en paso de mensajes, rápido, escalable y de bajísima sobrecarga
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Pax es un framework de aprendizaje automático basado en Jax para entrenar modelos a gran escala. Pax permite una experimentación y paralelización avanzadas y totalmente configurables, y ha demostrado tasas de utilización de flops líderes en la industria.
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Knapsack divide las pruebas equitativamente entre nodos de CI paralelos para acelerar la compilación y ahorrar tiempo
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