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nccl-rdma-sharp-plugins

NCCL插件，支持RDMA和SHARP的GPU通信优化工具

NCCLRDMASHARPCUDAMOFEDGithub开源项目

nccl-rdma-sharp-plugins是NVIDIA NCCL库的扩展插件，为GPU通信提供RDMA和SHARP支持。该项目依赖MOFED、CUDA等组件，使用GNU autotools进行构建。通过优化GPU间数据交换，该插件可提升分布式深度学习等场景的通信效率。项目开源，适合需要高性能GPU通信的开发者和研究人员使用。

GithubGithub
介绍相关项目
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
ComfyUI_TensorRT - 利用TensorRT优化稳定扩散模型在NVIDIA RTX显卡上的性能
AI模型优化ComfyUIGithubNVIDIA GPUTensorRT开源项目稳定扩散
ComfyUI_TensorRT项目为ComfyUI提供了TensorRT节点，旨在优化NVIDIA RTX显卡上稳定扩散模型的性能。该项目支持多个版本的稳定扩散模型，包括SDXL、SVD和AuraFlow等。通过生成GPU专用的TensorRT引擎，实现了模型运行效率的显著提升。项目支持动态和静态引擎构建，适应不同的分辨率和批量大小需求。此外，项目还提供了详细的安装和使用指南，便于用户在ComfyUI中集成和应用。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架，强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息，包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本，例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe，以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流，提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证，鼓励在研究中引用。
openvino-plugins-ai-audacity - OpenVINO驱动的Audacity AI音频处理插件
AI插件AudacityGithubOpenVINO开源软件开源项目音频处理
这个开源项目为Audacity开发了一系列基于AI的音频处理插件。包含音乐分离、降噪、音乐生成与延续以及语音转写等功能。插件使用OpenVINO技术，支持在本地CPU、GPU或NPU上运行，无需网络连接。这些功能可显著提升音频编辑效率和质量。项目采用GPL v3开源协议，适用于Windows和Linux系统。目前提供音乐分离、降噪、AI音乐生成和Whisper语音转写四大功能。开发者欢迎用户反馈和贡献代码，持续改进插件性能。
BotSharp - 开源AI机器人平台构建框架，将LLMs融入商业系统
AIBotSharpC#Github企业级应用开源项目机器学习
BotSharp是一个开源AI机器人平台，基于C#和.Net Core开发，具备高度模块化架构。通过一体化的插件和管道设计，该框架支持多种UI/UX和LLM供应商，提供多代理管理和有状态会话功能，并支持如ChatGPT与HuggingFace等多个AI平台，便于企业将AI技术高效整合入商业应用。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。
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。
neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络
neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。
AMGX - 高性能代数多重网格GPU加速求解器库
AmgXGPU加速GithubNVIDIA多重网格法开源项目线性求解器
AMGX是NVIDIA开发的GPU加速线性求解器库,旨在加速计算密集型仿真的线性求解环节。它具有灵活的求解器组合系统,可构建复杂的嵌套求解器和预处理器。AMGX针对大规模并行计算进行了优化,支持单GPU或多GPU运算,并通过C API简化了并行处理。该库支持多精度计算、复数数据类型和分布式求解,适用于隐式非结构化方法。AMGX为科学计算和工程仿真提供了高效的GPU线性代数解决方案。
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