parallelism
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Construa aplicações, scripts e automações impulsionados por computação multicore de alto desempenho usando Node.js
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Computação Paralela e Machine Learning Científico (SciML): Métodos e Aplicações (MIT 18.337J/6.338J)
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Um motor de inferência nativo em PyTorch com cache, paralelismo, quantização e descarregamento de CPU para DiTs.
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Linguagem de programação de fluxo de dados onde você escreve um programa como um grafo de passagem de mensagens e tudo é executado em paralelo por padrão. Possui tipos estáticos fortes, compila para código de máquina, interoperabilidade com Go e suporte a programação visual com um editor de nós. Extremamente amigável para LLMs também.
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Uma implementação de GPipe em PyTorch.
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Parallel Collectors é um kit de ferramentas que facilita o processamento de coleções paralelas em Java usando a Stream API.
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Um runtime de multithreading de última geração: baseado em troca de mensagens, rápido, escalável e de altíssima eficiência
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Pax é um framework de aprendizado de máquina baseado em Jax para treinamento de modelos de grande escala. O Pax permite experimentação e paralelização avançadas e totalmente configuráveis, demonstrando taxas de utilização de FLOPs de modelo líderes do setor.
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O Knapsack divide os testes uniformemente entre nós de CI paralelos para executar builds de CI rapidamente e economizar seu tempo.
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