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OpenCL के लिए एक C++ GPU कंप्यूटिंग लाइब्रेरी

:metal: TT-NN ऑपरेटर लाइब्रेरी, और TT-Metalium लो-लेवल कर्नेल प्रोग्रामिंग मॉडल।

Tenure-Track Assistant Professors और PhD छात्रों के लिए Awesome Lists।

🔥 रीयल-टाइम NVIDIA GPU डैशबोर्ड

ThunderSVM: GPU और CPU पर आधारित एक तेज़ SVM लाइब्रेरी

ओपन सोर्स निरंतर अनुमान बेंचमार्क अनुसंधान प्लेटफ़ॉर्म — Kimi K3 2.8T, MiniMax M3, DeepSeekv4, GLM5 - GB200 NVL72 vs MI355X vs B200 vs GB300 NVL72 और जल्द ही™ TPUv6e/v7/Trainium2/3

Windows, Linux और MacOS के लिए PlayStation 5 एमुलेटर

Kotlin में लिखा गया और Keras से प्रेरित एक हाई-लेवल Deep Learning फ्रेमवर्क

आधुनिक GPU के लिए एक हल्की 2D ग्राफिक्स लाइब्रेरी, जो प्रमुख प्लेटफार्मों पर उच्च-प्रदर्शन टेक्स्ट, इमेज और वेक्टर रेंडरिंग प्रदान करती है।

CPU और GPU पर ट्रांसफॉर्मर इन्फेरेंस (Bert, Albert, GPT2, Decoders, आदि) के लिए एक तेज़ और उपयोगकर्ता-अनुकूल रनटाइम।

GPU कर्नेल के लिए ऑटो-रिसर्च। इसे कोई भी PyTorch मॉडल दें, सो जाएं, और अनुकूलित Triton कर्नेल के साथ जागें।

pygfx रेंडरिंग इंजन का उपयोग करके WGPU पर चलने वाली अगली पीढ़ी की तेज़ प्लॉटिंग लाइब्रेरी।

UCCL GPU के लिए एक कुशल संचार लाइब्रेरी है, जिसमें कलेक्टिव्स, P2P (जैसे, KV कैश ट्रांसफर, RL वेट ट्रांसफर), और EP (जैसे, GPU-संचालित) शामिल हैं।

वेब ब्राउज़र में फिजिक्स सिमुलेशन और अन्य GPGPU कंप्यूटेशन चलाने के लिए एक GPU-ऐक्सिलरेटेड कंप्यूटिंग लाइब्रेरी।

NVIDIA-त्वरित cuVSLAM पर आधारित विजुअल SLAM/ओडोमेट्री पैकेज

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

oneAPI Level Zero और OpenCL™ ड्राइवर के लिए Intel® ग्राफिक्स कंप्यूट रनटाइम।

Julia में CUDA प्रोग्रामिंग।

🌊 CPU और GPU पर तेज़, मित्रवत, लचीले, महासागर-शैली के फ़्लूइड डायनेमिक्स के लिए Julia सॉफ़्टवेयर।

Windows के लिए पहले से निर्मित Mesa3D ड्राइवर

किसी भी LLM के लिए token/s और GPU मेमोरी आवश्यकता की गणना करें। llama.cpp/ggml/bnb/QLoRA क्वांटाइजेशन का समर्थन करता है

OpenSource GPU, Verilog में, जो मोटे तौर पर RISC-V ISA पर आधारित है

GPU पर टेंसर/एक्सपर्ट पैरेललिज्म के लिए एक तेज़ कम्युनिकेशन-ओवरलैपिंग लाइब्रेरी।

Scikit-learn के लिए एक्सटेंशन आपके Scikit-learn एप्लिकेशन को गति देने का एक सहज तरीका है

एक वेक्टर फ़ील्ड एक्सप्लोरर

🔥 एक स्वायत्त AI एजेंट जो आपके सोने के दौरान 24/7 आपके डीप लर्निंग एक्सपेरिमेंट्स को चलाता है। शून्य-लागत निगरानी, लीडर-वर्कर आर्किटेक्चर, स्थिर-आकार की मेमोरी।

stdgpu: GPU पर कुशल STL-जैसी डेटा संरचनाएं

GraphVite: एक सामान्य और उच्च-प्रदर्शन ग्राफ़ एम्बेडिंग सिस्टम

Modal का उपयोग करके बनाए गए प्रोग्राम के उदाहरण

KernelBench: क्या LLMs GPU कर्नेल लिख सकते हैं? - बेंचमार्क + Torch -> CUDA (+ अधिक DSLs) के साथ टूलकिट