言語 · Cuda

Cuda

Cuda を第一言語とする追跡中のオープンソースリポジトリを、スター数順に表示します。

61 件のリポジトリ

#1
llm.c@karpathyCuda
シンプルで生のC/CUDAによるLLMトレーニング。
★ 30,886+44直近 7 日のスター増減
#2
instant-ngp@NVlabsCuda
インスタントなニューラルグラフィックスプリミティブ：超高速NeRFなど
★ 17,536+13直近 7 日のスター増減
#3
LeetCUDA@xlite-devCuda
初心者向けのモダンなCUDA学習ノート（PyTorch使用）、200以上のCUDAカーネル、Tensor Cores、HGEMM、FA-2 MMA。
★ 11,838+42直近 7 日のスター増減
#4
HVM2@HigherOrderCOCuda
Rustにおける大規模並列・最適な関数型ランタイム
★ 11,340+1直近 7 日のスター増減
#5
DeepEP@deepseek-aiCuda
DeepEP: 高効率なエキスパート並列通信ライブラリ
★ 10,070+27直近 7 日のスター増減
#6
DeepGEMM@deepseek-aiCuda
DeepGEMM: GPU上でのクリーンで効率的なBLASカーネルライブラリ
★ 7,743+29直近 7 日のスター増減
#7
deep-high-resolution-net.pytorch@leoxiaobinCuda
本プロジェクトは、我々のCVPR2019論文「Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation」の公式実装である。
★ 4,480+1直近 7 日のスター増減
#8
warp-ctc@baidu-researchCuda
高速並列CTC。
★ 4,069+0直近 7 日のスター増減
#9
cuda-course@InfatoshiCuda
★ 3,980+19直近 7 日のスター増減
#10
SageAttention@thu-mlCuda
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] 量子化アテンションにより、言語、画像、動画モデルのエンドツーエンドの指標を落とすことなく、FlashAttentionと比較して2〜5倍の高速化を実現
★ 3,683+23直近 7 日のスター増減
#11
ThunderKittens@HazyResearchCuda
高速カーネルのためのタイルプリミティブ
★ 3,658+18直近 7 日のスター増減
#12
how-to-optim-algorithm-in-cuda@BBufCuda
CUDA におけるいくつかのアルゴリズムを最適化する方法
★ 3,224+17直近 7 日のスター増減
#13
AlexNet-Source-Code@computerhistoryCuda
このパッケージには、オリジナルの 2012 年製 AlexNet コードが含まれています。
★ 2,971+6直近 7 日のスター増減
#14
CUDA_Freshman@Tony-TanCuda
★ 2,794+3直近 7 日のスター増減
#15
CUDALibrarySamples@NVIDIACuda
CUDAライブラリのサンプル
★ 2,489+6直近 7 日のスター増減
#16
mirage@mirage-projectCuda
Mirage Persistent Kernel: LLM を MegaKernel にコンパイルする
★ 2,458+22直近 7 日のスター増減
#17
cugraph@rapidsaiCuda
cuGraph - RAPIDS グラフ解析ライブラリ
★ 2,227+7直近 7 日のスター増減
#18
CUDA-Programming@brucefan1983Cuda
CUDA プログラミング書籍のサンプルコード
★ 2,091+1直近 7 日のスター増減
#19
tsne-cuda@CannyLabCuda
Python バインディングを備えた CUDA 向けの GPU 高速化 t-SNE
★ 1,957+2直近 7 日のスター増減
#20
nccl-tests@NVIDIACuda
NCCL テスト
★ 1,639+11直近 7 日のスター増減
#21
diff-gaussian-rasterization@graphdeco-inriaCuda
★ 1,489+2直近 7 日のスター増減
#22
torchsparse@mit-han-labCuda
[MICRO'23, MLSys'22] TorchSparse: GPU 上でのスパース畳み込みに向けた効率的な学習および推論フレームワーク
★ 1,472+0直近 7 日のスター増減
#23
k2@k2-fsaCuda
PyTorch互換性を持つ微分可能なFSA/FSTアルゴリズム。
★ 1,352+1直近 7 日のスター増減
#24
rtp-llm@alibabaCuda
RTP-LLM: 多様な用途に向けた Alibaba の高性能 LLM 推論エンジン
★ 1,318+6直近 7 日のスター増減
#25
SGEMM_CUDA@siboehmCuda
スクラッチから実装した高速なCUDA行列乗算。
★ 1,294+8直近 7 日のスター増減
#26
FlashKDA@MoonshotAICuda
FlashKDA: 高性能な Kimi Delta Attention カーネル
★ 1,231+8直近 7 日のスター増減
#27
flash-attention-minimal@tspeterkimCuda
約100行の CUDA で実装された Flash Attention（フォワードパスのみ）
★ 1,179+1直近 7 日のスター増減
#28
CUDA_Kernel_Samples@TongkaioCuda
CUDA オペレータの実装と面接ガイド
★ 1,097+7直近 7 日のスター増減
#29
cuda-training-series@olcfCuda
NVIDIAのCUDAトレーニングシリーズ（www.olcf.ornl.gov/cuda-training-series/）に関連するトレーニング資料
★ 1,043+6直近 7 日のスター増減
#30
SpargeAttn@thu-mlCuda
[ICML2025] SpargeAttention: あらゆるモデルの推論を加速する、トレーニング不要のスパースアテンション
★ 1,037+7直近 7 日のスター増減

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