gpu-computing

जायरोस्कोप डेटा का उपयोग करके वीडियो स्टेबिलाइज़ेशन

Python, R, Java, C++ के लिए रैंकिंग, वर्गीकरण, रिग्रेशन और अन्य मशीन लर्निंग कार्यों के लिए उपयोग की जाने वाली एक तेज़, स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन Gradient Boosting on Decision Trees लाइब्रेरी। CPU और GPU पर गणना का समर्थन करती है।

मात्रात्मक वित्त के लिए उच्च-प्रदर्शन TensorFlow लाइब्रेरी।

सबसे तेज़ और सबसे अधिक मेमोरी कुशल लैटिस बोल्ट्ज़मैन CFD सॉफ़्टवेयर, जो OpenCL के माध्यम से सभी GPU और CPU पर चलता है। गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए निःशुल्क।

WebGPU के लिए एक मॉड्यूलर और ओपन-एंडेड टूलकिट, जिसमें उन्नत प्रकार अनुमान (type inference) और TypeScript में शेडर लिखने की क्षमता है

Lingvo

AI के लिए संसाधन शेड्यूलिंग और क्लस्टर प्रबंधन

Vulkan पर निर्मित सामान्य प्रयोजन GPU कंप्यूट फ्रेमवर्क जो हजारों क्रॉस-वेंडर ग्राफिक्स कार्ड (AMD, Qualcomm, NVIDIA आदि) का समर्थन करता है। अत्यधिक तेज़, मोबाइल-सक्षम, असमकालिक और उन्नत GPU डेटा प्रोसेसिंग उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित। Linux Foundation द्वारा समर्थित।

CUDA कोर कंप्यूट लाइब्रेरीज़

GPGPU माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर

Python के लिए CUDA एकीकरण, और शानदार सुविधाएँ

समांतर कंप्यूटिंग और वैज्ञानिक मशीन लर्निंग (SciML): तरीके और अनुप्रयोग (MIT 18.337J/6.338J)

😎 WebGPU इकोसिस्टम के आस-पास की शानदार चीज़ों की क्यूरेटेड सूची।

शेप-चेक्ड टेंसर्स और न्यूरल नेटवर्क के साथ Rust में डीप लर्निंग

सभी विक्रेताओं के CPU और GPU के लिए कई प्रोग्रामिंग मॉडल (SYCL, C++ मानक समानांतरता, HIP/CUDA) के लिए कंपाइलर: C++-आधारित विषम प्रोग्रामिंग मॉडल के लिए स्वतंत्र, समुदाय-संचालित कंपाइलर।

PyTorch का उपयोग करके स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNN) का सिमुलेशन।

Java लिखें। GPU पर चलाएं। तेज़।

Python जैसी सिंटैक्स के साथ एक कुशल C++20 GPU संख्यात्मक कंप्यूटिंग लाइब्रेरी

OpenMP, Cuda और OpenCL बैकएंड के माध्यम से CPU, GPU और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डीप लर्निंग फोकस के साथ Nim में एक तेज़, एर्गोनॉमिक और पोर्टेबल टेंसर लाइब्रेरी

LuxCore स्रोत रिपॉजिटरी

stdgpu: GPU पर कुशल STL-जैसी डेटा संरचनाएं

तेज़ Clojure मैट्रिक्स लाइब्रेरी।

उच्च-प्रदर्शन ऐरे गणनाओं के लिए एम्बेडेड भाषा

सर्वश्रेष्ठ CUDA प्रोग्रामिंग पुस्तकों की एक क्यूरेटेड सूची।

CUDA API के लिए पतले, एकीकृत, C++-शैली के रैपर

LuxCore के लिए Blender इंटीग्रेशन।

डीप लर्निंग क्लाउड प्रदाताओं की सूची

Exascale युग के लिए प्रदर्शन-पोर्टेबल पार्टिकल-इन-सेल सिमुलेशन

GPU-Jupyter: आपके पुनरुत्पादनीय डीप लर्निंग प्रयोगों के लिए समृद्ध डेटा साइंस टूलस्टैक, TensorFlow और PyTorch के साथ GPU-त्वरित JupyterLab।

डिफरेंशिएबल फ्लूइड डायनेमिक्स पैकेज