kompute

通用GPU计算框架，支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡

Kompute GPU加速机器学习 Linux基金会 Vulkan Github 开源项目

快速、移动友好且异步的通用GPU计算框架，专为高级GPU加速优化。支持Python和C++并兼容Vulkan，适用于机器学习、移动开发和游戏开发。由Linux基金会支持，社区活跃，示例丰富。

文档

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架

GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架

KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。

AI Tools 99 - 高效灵活的GPU计算平台用于AI模型和工作流程

AI工具GPU计算免费额度开源模型按需付费订阅计划

AI Tools 99是一个先进的分布式计算网络平台，专为AI模型和工作流程设计。通过GPU计算资源和AI API，平台按秒计费，根据实际使用量自动扩展，有效避免资源浪费。提供多种定价方案，包括免费试用、按需付费和年付订阅，满足不同需求。支持运行和微调开源模型，并鼓励用户推荐新模型。平台特别适合AI开发者和研究人员，提供高效、灵活的计算环境，帮助用户以低成本实现AI项目。

thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库

GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习

ThunderSVM是一个开源的支持向量机库，通过GPU和多核CPU加速计算，显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能，支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口，跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数，便于用户快速上手。作为高效的SVM实现，ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上，ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速，已被多个知名机器学习项目采用。

community - Kubeflow社区机器学习平台的开源协作中心

GithubKubeflow开源社区开源项目机器学习平台行为准则贡献指南

Kubeflow社区为机器学习平台提供开放、包容的协作环境。该社区鼓励各界人士参与讨论、会议和项目贡献，并遵循行为准则以确保公平参与。社区成员可通过提出创意和修复问题来推动项目发展。此外，社区制定了品牌使用指南，规范Kubeflow商标应用。社区仓库中的设计提案和流程文档为Kubeflow的持续演进提供了方向。

k2 - 高性能自动微分FSA/FST算法库支持语音识别

CUDAGithubPyTorchk2开源项目有限状态自动机语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库，旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域，支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合，并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现，提供高效并行计算，并与PyTorch深度集成，为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台

MediaPipe为开发者提供了一个平台，支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型，可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具，支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多，并参与社区交流和贡献。

warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架

GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习

WarpDrive是一款开源的强化学习框架，专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习，通过充分利用GPU并行计算能力，显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输，并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟，大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能，实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。

opencv-mobile - 优化轻量化的OpenCV库适配多平台移动与桌面系统

Githubopencv-mobile开源项目移动设备计算机视觉跨平台预构建包

opencv-mobile是OpenCV库的轻量级优化版本,专为移动和嵌入式设备设计。该项目支持Android、iOS、ARM Linux等多种平台,提供2.4、3.4和4.10三个主要版本。通过精简库体积并保留核心功能,使其更适合资源受限环境。opencv-mobile将OpenCV库的体积缩小了90%以上,Android版从292MB减少到17.7MB,iOS版从207MB减少到3.97MB,同时保留了核心计算机视觉功能。所有二进制文件均在GitHub Actions上公开编译,确保代码透明和安全性。

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