gpu-computing

ジャイロスコープデータを使用したビデオ安定化

Python、R、Java、C++向けの、ランキング、分類、回帰などの機械学習タスクに使用される、高速でスケーラブルな高パフォーマンスなGradient Boosting on Decision Treesライブラリ。CPUおよびGPUでの計算をサポート。

定量金融のための高性能TensorFlowライブラリ。

OpenCL経由で全てのGPUおよびCPU上で動作する、最速かつ最もメモリ効率の高いLattice Boltzmann CFDソフトウェア。非商用利用は無料。

WebGPU 向けのモジュール式で拡張性の高いツールキット。高度な型推論と TypeScript によるシェーダー記述をサポート

Lingvo

AI 向けの資源スケジューリングとクラスタ管理

Vulkanをベースに構築された汎用GPUコンピュートフレームワーク。数千種類におよぶクロスベンダーのグラフィックスカード（AMD、Qualcomm、NVIDIAなど）をサポート。超高速、モバイル対応、非同期処理を実現し、高度なGPUデータ処理ユースケースに最適化されています。Linux Foundationの支援を受けています。

CUDAコア演算ライブラリ

GPGPUマイクロプロセッサアーキテクチャ

:blue_book: Python 向けの CUDA 統合および便利な機能

並列計算と科学的機械学習 (SciML): 手法と応用 (MIT 18.337J/6.338J)

😎 WebGPU エコシステムに関する素晴らしいリソースのキュレーションリスト

形状チェックされたテンソルとニューラルネットワークを備えた、Rustでのディープラーニング

あらゆるベンダーの CPU および GPU 向け複数プログラミングモデル（SYCL、C++標準並行性、HIP/CUDA）用コンパイラ：C++ベースの異種混合プログラミングモデルのための、コミュニティ主導による独立系コンパイラ。実行時であっても、アプリケーションがシステム内のすべてのハードウェアに適応できるようにします！

PyTorchを使用したスパイキングニューラルネットワーク（SNN）のシミュレーション。

Javaで書き、GPUで動かす。高速。

Python ライクな構文を持つ、効率的な C++20 GPU 数値計算ライブラリ

OpenMP、Cuda、OpenCLバックエンドを介してCPU、GPU、組み込みデバイス向けにディープラーニングを重視した、Nim製の高速で使いやすくポータブルなテンソルライブラリ

LuxCore のソースリポジトリ

stdgpu: GPU上で効率的なSTLライクなデータ構造を実現

高速な Clojure Matrix ライブラリ

高性能な配列計算のための組み込み言語

CUDA プログラミングのおすすめ書籍まとめ

CUDA API 向けの、軽量で統一された C++ 風のラッパー

LuxCore用のBlender統合機能

ディープラーニング向けクラウドプロバイダーのリスト

エクサスケール時代のパフォーマンスポータブルな粒子法（Particle-in-Cell）シミュレーション

GPU-Jupyter: 再現可能なディープラーニング実験のために、豊富なデータサイエンスツールスタック、TensorFlow、PyTorchを備えたGPUアクセラレーション対応JupyterLab。

微分可能流体力学パッケージ