cuda

分散 PyTorch トレーニングコードの記述に関するベストプラクティスとガイド

数値線形代数ソフトウェアパッケージ

LuisaComputeをベースにした高性能クロスプラットフォーム・モンテカルロ・レンダラー

GPUクラスターにおけるAlphaFoldのトレーニングと推論の最適化

GPU およびその他のアクセラレータ向け AutoDock

OpenAI の Triton を使用して Python で書かれた、PyTorch のニューラルネットワークモジュールのサブセット

Windows、Linux、MacOS、Google TV、Stremio、Home Assistant などを簡単に設定するためのアプリとガイド（WSL2、GPU ドライバ、開発ツールを含む）。UX と生産性を向上させます。

独自の知性を持つ Go - ハードウェアアクセラレーションを使用したローカル推論のために llama.cpp を直接統合する Go アプリケーション

もう一つの言語モデル：C++/CUDA による LLM 推論（入出力以外のライブラリなし）

PyTorchによる最小歪み埋め込み（Minimum-distortion embedding）。

DaCe - データ中心型並行プログラミング

NVIDIA NVSHMEM は、OpenSHMEM をベースにした NVIDIA GPU 向けの並列プログラミングインターフェースです。NVSHMEM は、プログラマが CUDA カーネル内や CUDA ストリーム上で片方向通信を実行できるようにすることで、マルチプロセスの通信および調整オーバーヘッドを大幅に削減できます。

Python と C++ で構築されたレーダーシミュレーター

CUDA Runtime Compilation (NVRTC) の使用を簡素化するシングルヘッダー C++ ライブラリ

キャンパス採用やインターンシップに最適なプロジェクト。ゼロから手を動かして、LLaMA2/3およびQwen2.5をサポートする大規模言語モデル（LLM）推論フレームワークを実装します。

大規模言語モデルの正常な学習を支援する手法のオープンなコレクション

WMMA API と MMA PTX 命令を使用した Tensor Core による半精度汎用行列乗算 (HGEMM) のいくつかの最適化手法

教師モデルからタイルまで — フルスクラッチのLLM蒸留・サービングエンジン：カスタムTriton/CUDAカーネル、FSDP蒸留、ページ化KV連続バッチ処理、推測デコーディング、Rustゲートウェイ、JAXオラクル、および解釈可能性ツール。

静的でsucklessな単一バッチのCUDA専用qwen3-0.6Bミニ推論エンジン

FlashRTは、小バッチかつ低レイテンシが求められるAIワークロード向けの高性能リアルタイム推論エンジンです。主な統合機能として、Pi0、Pi0.5、GROOT N1.6、Pi0-FASTのプロダクションVLA制御をサポートします。また、qwen3.6-27BなどのLLMもサポートしています。

Linux 上で NVIDIA GPU の VRAM をスワップ領域として使用する。メモリがオンボードでアップグレードできないノートPC向け。RTX カードの 8GB の VRAM が遊んでいて SSD にスワップされている場合に、その VRAM を有効活用するツール

LLM algorithm practice lab with theory, solutions, and test cases.《大模型算法与系统教程》面向大模型入门到进阶的算法实战教程，覆盖原理讲解、答案解析、测试用例与 CUDA/Triton 实战。

クライオ電子顕微鏡用の画像処理ソフトウェア

docker-composeを使用したSlurmクラスター

CUDA Driver API へのイディオム的なインターフェースを提供する cu パッケージ

PyTorch による Holistically-Nested Edge Detection の再実装。

OptiX 9.1フレームワークに基づくPythonでのデータ可視化とレイトレーシング

INSTA - インスタントボリュメトリックヘッドアバター [CVPR2023]

ハードウェア GPU アクセラレーションによる GUI アプリをサポートする Ubuntu Desktop 用 Docker イメージ。クラウド VM のように、SSH またはリモートデスクトップでコンテナにアクセスできます。

🚀🚀🚀 優れた公開 CUDA、cuda-python、cuBLAS、cuDNN、CUTLASS、TensorRT、TensorRT-LLM、Triton、TVM、MLIR、PTX、およびハイパフォーマンス計算（HPC）プロジェクトのリストです。