gpu

Một thư viện tính toán GPU C++ cho OpenCL

Thư viện toán tử TT-NN và mô hình lập trình kernel cấp thấp TT-Metalium.

Danh sách hữu ích dành cho Giợng lý trợ lý (Tenure-Track Assistant Professors) và nghiên cứu sinh tiến sĩ. (Cẩm nang sinh tồn cho Giảng viên trợ lý/Nghiên cứu sinh tiến sĩ)

🔥 Bảng điều khiển GPU NVIDIA thời gian thực

ThunderSVM: Thư viện SVM nhanh trên GPU và CPU

Nền tảng nghiên cứu benchmark suy luận liên tục mã nguồn mở — Kimi K3 2.8T, MiniMax M3, DeepSeekv4, GLM5 - GB200 NVL72 vs MI355X vs B200 vs GB300 NVL72 & sắp ra mắt™ TPUv6e/v7/Trainium2/3 | Nền tảng nghiên cứu benchmark suy luận liên tục mã nguồn mở — Kimi K2.7-Code, MiniMax M3, DeepSeekv4, GLM5 - GB200 NVL72 vs MI355X vs B200 vs GB300 NVL72, sắp ra mắt™ TPUv6e/v7/Trainium2/3

Trình giả lập PlayStation 5 cho Windows, Linux và MacOS

Framework Deep Learning cấp cao được viết bằng Kotlin và lấy cảm hứng từ Keras

Thư viện đồ họa 2D nhẹ dành cho GPU hiện đại, cung cấp khả năng render văn bản, hình ảnh và vector hiệu suất cao trên các nền tảng chính.

Runtime nhanh và thân thiện với người dùng dành cho suy luận transformer (Bert, Albert, GPT2, Decoders, v.v.) trên CPU và GPU.

Tự động nghiên cứu cho các GPU kernel. Cung cấp bất kỳ mô hình PyTorch nào, đi ngủ và thức dậy với các Triton kernel được tối ưu hóa.

Thư viện vẽ biểu đồ nhanh thế hệ mới chạy trên WGPU sử dụng công cụ kết xuất pygfx

UCCL là một thư viện giao tiếp hiệu quả dành cho GPU, bao gồm các hoạt động tập thể, P2P (ví dụ: truyền bộ đệm KV, truyền trọng số RL) và EP (ví dụ: do GPU điều khiển)

Thư viện máy tính tăng tốc bằng GPU để chạy mô phỏng vật lý và các tính toán GPGPU khác trong trình duyệt web.

Gói Visual SLAM/odometry dựa trên cuVSLAM tăng tốc bởi NVIDIA

Thư viện tính toán số học GPU C++20 hiệu quả với cú pháp giống Python

Intel® Graphics Compute Runtime dành cho oneAPI Level Zero và OpenCL™ Driver

Lập trình CUDA trong Julia.

🌊 Phần mềm Julia dành cho động lực học chất lỏng mang hương vị đại dương nhanh chóng, thân thiện, linh hoạt trên CPU và GPU

Trình điều khiển Mesa3D được xây dựng sẵn cho Windows.

Tính toán tốc độ token/s và yêu cầu bộ nhớ GPU cho bất kỳ LLM nào. Hỗ trợ lượng tử hóa llama.cpp/ggml/bnb/QLoRA.

GPU mã nguồn mở viết bằng Verilog, dựa phần lớn trên kiến trúc tập lệnh RISC-V

Một thư viện chồng lấp giao tiếp nhanh dành cho tính song parallel tensor/expert trên GPU.

Phần mở rộng cho Scikit-learn là cách mượt mà để tăng tốc ứng dụng Scikit-learn của bạn

Một trình khám phá trường vectơ

🔥 Một AI agent tự động chạy các thí nghiệm deep learning của bạn 24/7 khi bạn đang ngủ. Giám sát chi phí bằng không, kiến trúc Leader-Worker, bộ nhớ kích thước cố định.

stdgpu: Cấu trúc dữ liệu kiểu STL hiệu quả trên GPU

GraphVite: Hệ thống nhúng đồ thị tổng quát và hiệu năng cao

Các ví dụ về chương trình được xây dựng bằng Modal

KernelBench: LLM có thể viết GPU Kernel không? - Bộ công cụ và benchmark với Torch -> CUDA (+ nhiều DSL khác)