NVIDIA
NVIDIA의 추적 중인 오픈소스 리포지토리를 스타 수 순으로 보여줘요.
- #1
관리형 추론 기능을 갖춘 NVIDIA OpenShell 내에서 Hermes, LangChain Deep Agents, OpenClaw 같은 에이전트를 더욱 안전하게 실행합니다.
★ 22,308+73최근 7일 스타 변화 - #2
대규모 트랜스포머 모델 학습을 위한 진행 중인 연구 프로젝트
★ 17,669+159최근 7일 스타 변화 - #3
NVIDIA Linux 오픈 GPU 커널 모듈 소스
★ 17,321+15최근 7일 스타 변화 - #4
AI 에이전트 스킬용 보안 스캐너. Claude Code, Codex, MCP 스킬을 설치하기 전에 취약점, 악성 패턴, 보안 위험, 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 공급망 위험을 감지합니다.
★ 15,196+340최근 7일 스타 변화 - #5
모델별로 정리된 최첨단 딥러닝 스크립트 - 엔터프라이즈급 인프라에서 재현 가능한 정확도와 성능으로 쉽게 학습 및 배포 가능
★ 14,842+1최근 7일 스타 변화 - #6
TensorRT LLM은 사용자가 대규모 언어 모델(LLM)을 정의할 수 있는 사용하기 쉬운 Python API를 제공하며, NVIDIA GPU에서 효율적으로 추론을 수행할 수 있는 최신 최적화를 지원합니다. 또한 TensorRT LLM에는 고성능 방식으로 추론 실행을 조율하는 Python 및 C++ 런타임을 생성하는 구성 요소가 포함되어 있습니다.
★ 14,498+58최근 7일 스타 변화 - #7
NVIDIA® TensorRT™는 NVIDIA GPU에서 고성능 딥러닝 추론을 수행하기 위한 SDK입니다. 이 저장소는 TensorRT의 오픈소스 컴포넌트를 포함하고 있습니다.
★ 13,305+32최근 7일 스타 변화 - #8
NVIDIA Cosmos는 개발자가 로봇, 자율주행차, 스마트 인프라 등을 위한 Physical AI를 구축할 수 있도록 지원하는 월드 모델, 데이터셋, 도구의 오픈 플랫폼입니다.
★ 11,669+85최근 7일 스타 변화 - #9
PersonaPlex 코드.
★ 10,396+12최근 7일 스타 변화 - #10★ 10,345+64최근 7일 스타 변화
- #11★ 9,739+6최근 7일 스타 변화
- #12
CUDA Toolkit의 기능을 시연하는 CUDA 개발자용 샘플
★ 9,566+31최근 7일 스타 변화 - #13★ 9,071+181최근 7일 스타 변화
- #14★ 8,996+5최근 7일 스타 변화
- #15★ 8,417+101최근 7일 스타 변화
- #16
NVIDIA Isaac GR00T N1.7 - 범용 로봇을 위한 파운데이션 모델
★ 7,951+69최근 7일 스타 변화 - #17★ 7,053+30최근 7일 스타 변화
- #18★ 6,924+1최근 7일 스타 변화
- #19
BERT 및 GPT를 포함한 Transformer 관련 최적화
★ 6,447+4최근 7일 스타 변화 - #20★ 5,738+4최근 7일 스타 변화
- #21★ 5,295-1최근 7일 스타 변화
- #22★ 5,270+13최근 7일 스타 변화
- #23★ 5,032+12최근 7일 스타 변화
- #24
NVIDIA GPU를 활용한 컨테이너 빌드 및 실행
★ 4,531+14최근 7일 스타 변화 - #25
가속화된 인프라 및 마이크로서비스 아키텍처에 최적화된 생성형 AI 레퍼런스 워크플로입니다.
★ 4,165+10최근 7일 스타 변화 - #26
Kubernetes용 NVIDIA 디바이스 플러그인
★ 3,862+6최근 7일 스타 변화 - #27
양자화, 증류, 가지치기(pruning), 신경 아키텍처 검색, 추측 디코딩 등 SOTA 모델 최적화 기술을 통합한 라이브러리입니다. TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM 등의 다운스트림 배포 프레임워크를 위해 딥러닝 모델을 압축하여 추론 속도를 최적화합니다.
★ 3,568+103최근 7일 스타 변화 - #28
Hopper, Ada, Blackwell GPU에서 8비트 및 4비트 부동소수점(FP8 및 FP4) 정밀도를 활용하는 것을 포함하여 NVIDIA GPU에서 Transformer 모델을 가속화하고, 학습 및 추론 모두에서 더 나은 성능과 낮은 메모리 사용량을 제공하는 라이브러리
★ 3,509+10최근 7일 스타 변화 - #29
CUDA Python: 성능과 생산성의 만남
★ 3,367+24최근 7일 스타 변화 - #30
Deep Networks를 이용한 광학 흐름 추정의 발전인 FlowNet 2.0의 Pytorch 구현체
★ 3,289+0최근 7일 스타 변화 - #31
최첨단 Physics-ML 방법을 사용하여 딥러닝 모델을 구축, 학습 및 파인튜닝하기 위한 오픈소스 딥러닝 프레임워크
★ 3,208+24최근 7일 스타 변화 - #32
NVIDIA 제품용 Agent Skills — Claude Code, Codex 및 기타 코딩 에이전트에 설치하여 Physical AI, 로보틱스, 시뮬레이션, CUDA, RAG 워크플로를 엔드투엔드로 실행
★ 3,137+83최근 7일 스타 변화 - #33
NeMo Retriever Library는 확장 가능하고 성능 지향적인 문서 콘텐츠 및 메타데이터 추출 마이크로서비스입니다. 특화된 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 사용하여 다운스트림 생성형 애플리케이션에서 사용할 수 있는 텍스트, 표, 차트, 이미지를 검색, 문맥화 및 추출합니다.
★ 2,971+7최근 7일 스타 변화 - #34
Minkowski Engine은 고차원 희소 텐서를 위한 자동 미분 신경망 라이브러리입니다.
★ 2,956+1최근 7일 스타 변화 - #35
NVIDIA GPU Operator는 Kubernetes에서 GPU를 생성, 구성 및 관리합니다
★ 2,853+9최근 7일 스타 변화 - #36
NVIDIA NeMo Agent 툴킷은 AI 에이전트 팀을 효율적으로 연결하고 최적화하기 위한 오픈소스 라이브러리입니다.
★ 2,605+11최근 7일 스타 변화 - #37★ 2,495+12최근 7일 스타 변화
- #38
CUDA 라이브러리 예제
★ 2,488+4최근 7일 스타 변화 - #39★ 2,425+9최근 7일 스타 변화
- #40
cuTile은 NVIDIA GPU용 병렬 커널 작성을 위한 프로그래밍 모델입니다.
★ 2,138+6최근 7일 스타 변화 - #41
Stable Diffusion Web UI용 TensorRT 확장 기능
★ 1,989+0최근 7일 스타 변화 - #42
범용 GPU 프로그래밍과 관련된 NVIDIA가 선별한 교육 리소스 모음
★ 1,949+26최근 7일 스타 변화 - #43★ 1,918+2최근 7일 스타 변화
- #44
DCGM을 활용하는 Prometheus용 NVIDIA GPU 메트릭 익스포터
★ 1,849+11최근 7일 스타 변화 - #45
TensorRT 프로그래밍을 위한 간단한 샘플
★ 1,668+2최근 7일 스타 변화 - #46
NCCL 테스트
★ 1,639+11최근 7일 스타 변화 - #47★ 1,610+1최근 7일 스타 변화
- #48★ 1,469+2최근 7일 스타 변화
- #49★ 1,444+2최근 7일 스타 변화
- #50★ 1,426+10최근 7일 스타 변화
- #51★ 1,412+2최근 7일 스타 변화
- #52
NVIDIA 칩 및 하드웨어 인터페이스 문서
★ 1,360+1최근 7일 스타 변화 - #53
Blackwell 아키텍처가 적용된 NVIDIA DGX Spark 디바이스에 AI/ML 워크로드를 설정하기 위한 단계별 플레이북 모음
★ 1,306+20최근 7일 스타 변화 - #54★ 1,226+0최근 7일 스타 변화
- #55★ 1,196+16최근 7일 스타 변화
- #56
Audio Flamingo의 PyTorch 구현: 고급 오디오 이해 언어 모델 시리즈
★ 1,182+1최근 7일 스타 변화 - #57
NVIDIA 컨테이너 런타임 라이브러리
★ 1,122+1최근 7일 스타 변화 - #58
이종 양자-고전 워크플로우를 위한 CUDA Quantum 프로그래밍 모델의 C++ 및 Python 지원
★ 1,122+4최근 7일 스타 변화 - #59
AI 날씨/기후 워크플로우를 탐색, 구축 및 배포하기 위한 오픈소스 딥러닝 프레임워크
★ 1,105+12최근 7일 스타 변화 - #60★ 1,095+3최근 7일 스타 변화
- #61
Jetson의 GPIO를 사용할 수 있게 해주는 Python 라이브러리입니다.
★ 1,075+0최근 7일 스타 변화 - #62★ 1,066+17최근 7일 스타 변화
- #63
RAFT는 머신러닝 및 정보 검색을 위한 기본적이고 널리 사용되는 알고리즘과 프리미티브를 포함합니다. 이 알고리즘들은 CUDA로 가속되며 고성능 애플리케이션을 더 쉽게 작성할 수 있는 구성 요소를 형성합니다.
★ 1,037+1최근 7일 스타 변화 - #64★ 1,032+11최근 7일 스타 변화
- #65
CUDA Tile IR은 타일 기반 연산 패턴과 NVIDIA 텐서 코어 단위를 타겟으로 하는 최적화에 중점을 둔, CUDA 커널 최적화를 위한 MLIR 기반 중간 표현 및 컴파일러 인프라입니다.
★ 1,019+7최근 7일 스타 변화 - #66
Apache Spark용 NVIDIA cuDF 플러그인 - GPU로 Apache Spark 가속화
★ 998+2최근 7일 스타 변화 - #67★ 961+4최근 7일 스타 변화
- #68★ 924+4최근 7일 스타 변화
- #69
cuDNN Frontend는 NVIDIA의 현대적인 오픈 소스 cuDNN 라이브러리 진입점이자 고성능 오픈 소스 커널의 성장하는 컬렉션입니다.
★ 918+5최근 7일 스타 변화 - #70
단일 노드 또는 클러스터에서 여러 GPU를 프로그래밍하기 위한 사용 가능한 옵션을 보여주는 예제
★ 911+0최근 7일 스타 변화 - #71★ 842+3최근 7일 스타 변화
- #72★ 806+5최근 7일 스타 변화
- #73★ 784+2최근 7일 스타 변화
- #74
NVIDIA GPU 대역폭 측정 도구
★ 758+4최근 7일 스타 변화 - #75
PyTorch를 위한 구면(sphere) 상의 미분 가능한 신호 처리
★ 695-1최근 7일 스타 변화 - #76★ 690+3최근 7일 스타 변화
- #77★ 661+0최근 7일 스타 변화
- #78★ 641+0최근 7일 스타 변화
- #79
DreamGen: 월드 모델을 사용하여 로봇 공학 데이터 문제를 해결하기 위한 Nvidia GEAR Lab의 이니셔티브
★ 604+5최근 7일 스타 변화 - #80
Python 생태계를 위한 NVIDIA 수학 라이브러리
★ 597+1최근 7일 스타 변화 - #81
NVIDIA NVSHMEM은 OpenSHMEM 기반의 NVIDIA GPU용 병렬 프로그래밍 인터페이스입니다. NVSHMEM은 프로그래머가 CUDA 커널 및 CUDA 스트림 내에서 단방향 통신을 수행할 수 있도록 하여 다중 프로세스 통신 및 조정 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.
★ 578+2최근 7일 스타 변화 - #82★ 574+0최근 7일 스타 변화
- #83★ 556+1최근 7일 스타 변화
- #84
Newton과 NVIDIA Warp를 기반으로 구축된 SOMA BVH 휴머노이드 로봇 모션 리타겟팅 라이브러리
★ 549+9최근 7일 스타 변화 - #85★ 538+0최근 7일 스타 변화
- #86★ 535+0최근 7일 스타 변화
- #87
물리적 AI를 위한 고성능 경량 C++ LLM 및 VLM 추론 소프트웨어
★ 528+10최근 7일 스타 변화 - #88
HPC 컨테이너 메이커
★ 517+2최근 7일 스타 변화