Cuda

RAFT chứa các thuật toán cơ bản được sử dụng rộng rãi và các nguyên hàm cho học máy và truy xuất thông tin. Các thuật toán này được tăng tốc bằng CUDA và tạo thành các khối xây dựng để dễ dàng viết các ứng dụng hiệu suất cao hơn.

Tối ưu hóa quyết định được tăng tốc bằng GPU

[CVPR 2023 Highlight] Tái tạo bề mặt kernel bằng mạng neural.

Bản cài đặt CUDA của SIFT dành cho GPU NVidia (1.2 ms trên GTX 1060)

Thư viện benchmark CUDA Kernel

Các ví dụ minh họa những tùy chọn có sẵn để lập trình nhiều GPU trong một node hoặc một cluster

Trình tạo mã ví đẹp USDT, mã đẹp TRX, mã nguồn GPU TRON, trình tạo mã ví TRON, trình tạo địa chỉ đẹp TRON.

cuVS - thư viện tìm kiếm vector và phân cụm trên GPU

Động lực học phân tử trên đơn vị xử lý đồ họa (GPU)

[ICCV 2023] Mã nguồn chính thức cho NeuS2

Thư viện giải phương trình tuyến tính đa lưới phân tán trên GPU

Hướng dẫn HPC, bao gồm giao tiếp tập thể (MPI, NCCL), lập trình CUDA, vector hóa SIMD, giao tiếp RDMA, v.v.

Triển khai gốc của "Radiant Foam: Real-Time Differentiable Ray Tracing".

Mô hình khuếch tán UNet viết bằng CUDA thuần

Các tiện ích và công cụ bổ sung để mở rộng TensorFlow khi xây dựng hệ thống gợi ý, được đóng góp và duy trì bởi SIG Recommenders.

100 ngày xây dựng các GPU kernel!

Các kernel nhanh nhất được viết từ đầu

Thư viện Python mô phỏng Phản hồi xung phòng (RIR) với khả năng tăng tốc GPU

Đã được xuất bản trên Nature Machine Intelligence! Robot thực tế (quadrotor) đầu tiên dựa trên huấn luyện vật lý có thể tính đạo hàm.

Mã nguồn đi kèm với The CUDA Handbook

Hướng dẫn học CUDA

Biểu diễn tọa độ nhận biết phân phối cho ước tính tư thế người.

Một số phương pháp tối ưu hóa phép nhân ma trận bán chính xác (HGEMM) sử dụng tensor core với WMMA API và lệnh MMA PTX

Công cụ suy luận mini qwen3-0.6B tĩnh, chạy trên CUDA, không cần phụ thuộc

Hướng dẫn flash attention viết bằng python, triton, cuda, cutlass

Triển khai tham chiếu của mô hình Megalodon 7B.

Hướng dẫn về CUDA và PyTorch