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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
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。
mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链 助力AI设备性能优化
AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目
mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链，专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示，实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口，支持后端代码生成，并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目，mlir-aie提供AIE设备的低级访问，促进多样化编程模型的开发。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。
cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库，提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式，显著提升性能，主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心，为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用，为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
libplacebo - 跨平台GPU加速视频处理开源库
GPU加速Githublibplacebo开源项目着色器系统色彩管理视频渲染
libplacebo是一个开源的GPU加速视频处理库，提供高质量上采样、HDR色调映射和色彩管理等功能。支持Vulkan、OpenGL和Direct3D 11，并提供高级API。该库已被VLC和FFmpeg等项目采用，适用于需要高性能视频渲染的应用。libplacebo注重算法质量和API易用性，为开发者提供强大而简洁的视频处理解决方案。
mig-parted - NVIDIA Ampere GPU分区管理工具
GithubMIGNVIDIA GPU分区编辑器开源项目系统管理配置管理
nvidia-mig-parted是一个开源的NVIDIA Ampere多实例GPU(MIG)分区管理工具。它支持系统管理员以声明式方式定义和应用多种MIG配置。通过命令行接口，管理员可以灵活地启用/禁用MIG、创建不同规格的MIG设备，并在集群中快速切换配置。这大大简化了GPU资源管理，提高了系统效率。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
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