gpu-computing

使用陀螺儀資料進行影片穩定化

一個快速、可擴展、高效能的梯度提升決策樹函式庫，支援排名、分類、回歸及其他機器學習任務，適用於 Python、R、Java、C++，支援 CPU 與 GPU 計算。

高效能 TensorFlow 库，用于量化金融。

最快且最省記憶體的 Lattice Boltzmann CFD 軟體，支援所有 GPU 與 CPU via OpenCL，非商業用途免費

一個模組化且開放式的 WebGPU 工具包，具備先進的型別推斷與在 TypeScript 中編寫著色器的能力。

Lingvo

適用於 AI 的資源排程與叢集管理

建構於 Vulkan 之上的通用 GPU 計算框架，支援數千種跨供應商顯示卡 (AMD、Qualcomm、NVIDIA 等)。速度極快、支援行動裝置、非同步，並針對進階 GPU 資料處理使用情境進行最佳化。由 Linux Foundation 背書支援。

CUDA 核心運算函式庫

GPGPU 微處理器架構

Python 的 CUDA 整合，外加酷炫功能

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

😎 WebGPU 生態系精選資源列表。

以 Rust 實作的深度學習，具備形狀檢查的張量與神經網路

針對來自所有廠商的 CPU 與 GPU 之多種程式設計模型（SYCL、C++ 標準平行化、HIP/CUDA）編譯器：用於基於 C++ 之異質程式設計模型的獨立、社群驅動編譯器。讓應用程式能夠適應系統中的所有硬體——甚至在執行階段！

使用 PyTorch 模擬脈衝神經網路（SNN）。

編寫 Java。在 GPU 上執行。高效能。

具備類似 Python 語法的有效率 C++20 GPU 數值計算庫

一個在 Nim 中快速、符合人體工學且可攜的張量庫，透過 OpenMP、Cuda 和 OpenCL 後端專注於 CPU、GPU 和嵌入式裝置的深度學習

LuxCore 原始碼儲存庫

stdgpu：在 GPU 上提供高效能的 STL 風格資料結構

快速的 Clojure 矩陣庫

用於高效能陣列運算的嵌入式語言

精選的最佳 CUDA 程式設計書籍清單

輕量、統一且具 C++ 風格的 CUDA API 包裝器

LuxCore 的 Blender 整合外掛

深度學習雲端供應商列表

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：支援 GPU 加速的 JupyterLab，內含豐富的資料科學工具集、TensorFlow 與 PyTorch，適用於可重複的深度學習實驗。

可微分流體力學套件