NVIDIA

Execute agentes como Hermes, LangChain Deep Agents e OpenClaw com mais segurança dentro do NVIDIA OpenShell com inferência gerenciada

Pesquisa em andamento sobre o treinamento de modelos transformer em larga escala.

Código-fonte do módulo de kernel de GPU aberto da NVIDIA para Linux.

Scanner de segurança para habilidades de agentes de IA. Detecta vulnerabilidades, padrões maliciosos, riscos de segurança, injeção de prompt, exfiltração de dados e riscos na cadeia de suprimentos em habilidades do Claude Code, Codex e MCP antes da instalação.

Scripts de Deep Learning de última geração organizados por modelos - fáceis de treinar e implantar com precisão e desempenho reproduzíveis em infraestrutura de nível empresarial.

O TensorRT LLM oferece aos usuários uma API Python fácil de usar para definir Large Language Models (LLMs) e suporta otimizações de ponta para realizar inferências de forma eficiente em GPUs NVIDIA. O TensorRT LLM também contém componentes para criar runtimes em Python e C++ que orquestram a execução da inferência de maneira performática.

NVIDIA® TensorRT™ é um SDK para inferência de deep learning de alto desempenho em GPUs NVIDIA. Este repositório contém os componentes de código aberto do TensorRT.

NVIDIA Cosmos é uma plataforma aberta de modelos mundiais, conjuntos de dados e ferramentas que permite aos desenvolvedores construir IA Física para robôs, veículos autônomos, infraestrutura inteligente e muito mais.

Código do PersonaPlex.

Templates CUDA e DSLs Python para álgebra linear de alto desempenho

cuDF - Biblioteca de DataFrame para GPU

Exemplos para desenvolvedores CUDA que demonstram recursos do CUDA Toolkit

O scanner de vulnerabilidades para LLM

Uma extensão do PyTorch: Ferramentas para facilitar o treinamento em precisão mista e distribuído no PyTorch

OpenShell é o runtime seguro e privado para agentes de IA autônomos.

NVIDIA Isaac GR00T N1.7 - Um modelo de fundação para robôs generalistas.

Um framework Python para simulação, robótica e aprendizado de máquina acelerados por GPU.

Síntese e manipulação de imagens 2048x1024 com GANs condicionais

Otimização relacionada a Transformer, incluindo BERT e GPT.

Biblioteca acelerada por GPU contendo blocos de construção altamente otimizados e um motor de execução para processamento de dados, visando acelerar aplicações de treinamento e inferência de deep learning.

Tacotron 2 - Implementação em PyTorch com inferência mais rápida que o tempo real

NVIDIA cuML: Aprendizado de máquina acelerado por GPU

Primitivas otimizadas para comunicação coletiva multi-GPU

Construa e execute containers aproveitando GPUs NVIDIA.

Fluxos de trabalho de referência em IA generativa otimizados para infraestrutura acelerada e arquitetura de microsserviços.

Plugin de dispositivo NVIDIA para Kubernetes

Uma biblioteca unificada de técnicas de otimização de modelos SOTA, como quantização, destilação, poda, busca de arquitetura neural, decodificação especulativa, etc. Compacta modelos de deep learning para frameworks de implantação downstream, como TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM, etc., a fim de otimizar a velocidade de inferência.

Uma biblioteca para acelerar modelos Transformer em GPUs NVIDIA, incluindo o uso de precisão de ponto flutuante de 8 bits e 4 bits (FP8 e FP4) em GPUs Hopper, Ada e Blackwell, proporcionando melhor desempenho com menor uso de memória tanto no treinamento quanto na inferência.

CUDA Python: Desempenho encontra Produtividade

Implementação em PyTorch do FlowNet 2.0: Evolução da estimativa de fluxo óptico com redes profundas.

Framework de deep learning open-source para construir, treinar e ajustar modelos de aprendizado profundo usando métodos de Physics-ML de última geração.

Habilidades de agente para produtos NVIDIA — instale no Claude Code, Codex e outros agentes de codificação para executar fluxos de trabalho de IA Física, robótica, simulação, CUDA e RAG de ponta a ponta.

A NeMo Retriever Library é um microsserviço de extração de conteúdo e metadados de documentos escalável e orientado ao desempenho. A NeMo Retriever Library utiliza microsserviços NVIDIA NIM especializados para encontrar, contextualizar e extrair textos, tabelas, gráficos e imagens que podem ser usados em aplicações generativas downstream.

Minkowski Engine é uma biblioteca de rede neural com diferenciação automática para tensores esparsos de alta dimensão

O NVIDIA GPU Operator cria, configura e gerencia GPUs no Kubernetes

O kit de ferramentas NVIDIA NeMo Agent é uma biblioteca de código aberto para conectar e otimizar equipes de agentes de IA de forma eficiente.

Bibliotecas de Computação do Núcleo CUDA

Exemplos da biblioteca CUDA

std::execution, o framework C++ padrão para programação assíncrona e paralela.

cuTile é um modelo de programação para escrever kernels paralelos para GPUs NVIDIA

Extensão TensorRT para Stable Diffusion Web UI

Coleção curada pela NVIDIA de recursos educacionais relacionados à programação de GPU de propósito geral.

AIStore: armazenamento escalável para aplicações de IA

Exportador de métricas de GPU NVIDIA para Prometheus utilizando DCGM.

Exemplos simples para programação com TensorRT

Testes NCCL.

Este repositório contém o código-fonte do RULER: Qual é o tamanho real de contexto dos seus modelos de linguagem de contexto longo?

Ferramentas para construir clusters de GPU

Uma biblioteca eficiente de computação numérica em GPU C++20 com sintaxe semelhante a Python

NVIDIA DLSS é uma rede neural de aprendizado profundo nova e aprimorada que aumenta as taxas de quadros e gera imagens bonitas e nítidas para seus jogos

Uma biblioteca rápida de cópia de memória de GPU baseada na tecnologia NVIDIA GPUDirect RDMA

Documentação de interfaces de chip/hardware da NVIDIA.

Coleção de playbooks passo a passo para configurar cargas de trabalho de IA/ML em dispositivos NVIDIA DGX Spark com arquitetura Blackwell

Implementação oficial em PyTorch do BigVGAN (ICLR 2023)

Compressão de cache KV para LLM simplificada

Implementação em PyTorch do Audio Flamingo: uma série de modelos de linguagem avançados para compreensão de áudio.

Biblioteca de runtime de container da NVIDIA

Suporte a C++ e Python para o modelo de programação CUDA Quantum para fluxos de trabalho quântico-clássicos heterogêneos

Framework de aprendizado profundo de código aberto para explorar, construir e implantar fluxos de trabalho de clima/meteorologia com IA.

Uma ferramenta simples, porém poderosa, para transformar imagens de contêiner/SO tradicionais em sandboxes sem privilégios.

Uma biblioteca Python que permite o uso dos GPIOs do Jetson

Base de código oficial para "DreamDojo: A Generalist Robot World Model from Large-Scale Human Videos" (ICML 2026)

O RAFT contém algoritmos e primitivas fundamentais amplamente utilizados para aprendizado de máquina e recuperação de informações. Os algoritmos são acelerados por CUDA e formam blocos de construção para facilitar a escrita de aplicações de alto desempenho.

Otimização de decisão acelerada por GPU

CUDA Tile IR é uma representação intermediária baseada em MLIR e infraestrutura de compilador para otimização de kernels CUDA, focando em padrões de computação baseados em blocos (tiles) e otimizações voltadas para unidades tensor core da NVIDIA.

Plugin NVIDIA cuDF para Apache Spark - acelere o Apache Spark com GPUs

Ambiente de Execução de Aplicação de Aprendizado Federado da NVIDIA

Biblioteca de benchmarking de Kernel CUDA.

O frontend do cuDNN é o ponto de entrada moderno e de código aberto da NVIDIA para a biblioteca cuDNN e uma coleção crescente de kernels de código aberto de alto desempenho.

Exemplos que demonstram as opções disponíveis para programar múltiplas GPUs em um único nó ou cluster

cuVS - uma biblioteca para busca vetorial e agrupamento em GPU

Tutoriais úteis de kernel, exemplos e SKILLs para programação de GPU baseada em blocos (tile-based).

O NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) é um projeto para coletar telemetria e medir a integridade das GPUs NVIDIA

Uma ferramenta para medições de largura de banda em GPUs NVIDIA.

Processamento de sinal diferenciável na esfera para PyTorch

Biblioteca de resolução linear multigrid distribuída em GPU

Gerenciamento de experimentos de Deep Learning

DreamGen: A iniciativa do laboratório GEAR da Nvidia para resolver o problema de dados em robótica usando modelos de mundo

Bibliotecas matemáticas da NVIDIA para o ecossistema Python.

O NVIDIA NVSHMEM é uma interface de programação paralela para GPUs NVIDIA baseada em OpenSHMEM. O NVSHMEM pode reduzir significativamente a comunicação entre múltiplos processos e os custos de coordenação, permitindo que os programadores realizem comunicação unilateral a partir de kernels CUDA e em streams CUDA.

Uma biblioteca C++ de cabeçalho único para simplificar o uso do CUDA Runtime Compilation (NVRTC).

O NVIDIA® Tools Extension SDK (NVTX) é uma Interface de Programação de Aplicativos (API) baseada em C para anotar eventos, intervalos de código e recursos em suas aplicações.

Biblioteca de retargeting de movimento de SOMA BVH para robôs humanoides, construída com Newton e NVIDIA Warp.

A biblioteca GL Vendor-Neutral Dispatch

SDK da NVIDIA Material Definition Language

Software de inferência C++ de alto desempenho e leve para LLM e VLM voltado a IA Física.

HPC Container Maker