gpu-computing

使用陀螺仪数据进行视频稳定化

一个快速、可扩展、高性能的梯度提升决策树库，支持排序、分类、回归及其他机器学习任务，适用于 Python、R、Java、C++，支持 CPU 与 GPU 计算。

高性能 TensorFlow 库，用于量化金融。

最快且最省内存的 Lattice Boltzmann CFD 软件，支持所有 GPU 与 CPU via OpenCL，非商业用途免费

一个模块化且开放式的 WebGPU 工具包，具备先进的类型推断与在 TypeScript 中编写着色器的能力。

Lingvo

适用于 AI 的资源调度与集群管理

构建于 Vulkan 之上的通用 GPU 计算框架，支持数千种跨厂商显卡 (AMD、Qualcomm、NVIDIA 等)。速度极快、支持移动设备、异步，并针对高级 GPU 数据处理使用场景进行了优化。由 Linux Foundation 背书支持。

CUDA 核心计算库

GPGPU 微处理器架构

Python 的 CUDA 集成，外加炫酷功能

平行計算與科學機器學習 (SciML)：方法與應用 (MIT 18.337J/6.338J)

😎 WebGPU 生态系统精选资源列表。

以 Rust 实现的深度学习，具备形状检查的张量与神经网络

针对来自所有厂商的 CPU 与 GPU 之多种编程模型（SYCL、C++ 标准并行化、HIP/CUDA）编译器：用于基于 C++ 的异构编程模型的独立、社区驱动编译器。让应用程序能够适应系统中的所有硬件——甚至在运行时！

使用 PyTorch 模拟脉冲神经网络（SNN）。

编写 Java。在 GPU 上运行。高性能。

具备类似 Python 语法的高效 C++20 GPU 数值计算库

一个在 Nim 中快速、符合人体工程学且可移植的张量库，通过 OpenMP、Cuda 和 OpenCL 后端专注于 CPU、GPU 和嵌入式设备的深度学习

LuxCore 源代码仓库

stdgpu：在 GPU 上提供高效能的 STL 风格数据结构

快速的 Clojure 矩阵库

用于高性能数组计算的嵌入式语言

精选的最佳 CUDA 编程书籍列表

轻量、统一且具 C++ 风格的 CUDA API 封装库

LuxCore 的 Blender 集成插件

深度学习云服务商列表

為百億億次（Exascale）時代打造具高效能可攜性的 Particle-in-Cell 模擬 :sparkles:

GPU-Jupyter：支持 GPU 加速的 JupyterLab，内含丰富的数据科学工具栈、TensorFlow 与 PyTorch，适用于可重复的深度学习实验。

可微分流体力学套件