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AMGX

高性能代数多重网格GPU加速求解器库

AmgXGPU加速线性求解器多重网格法NVIDIAGithub开源项目

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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介绍相关项目
pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究
GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器
Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。
mirage - 多层次张量程序超优化器提升DNN性能
CUDAGithubMirage开源项目张量代数深度神经网络超优化器
作为一款先进的张量代数超优化器，Mirage在深度神经网络(DNN)性能优化领域展现出独特优势。通过在GPU计算层次结构中实现多层次联合优化，该工具能够自动发现并生成高效的张量程序。Mirage不仅可以识别和验证复杂的优化策略，还能通过搜索等效程序空间来开发出性能卓越的自定义内核。这一技术在各类DNN应用中表现出色，如LLAMA-3-70B模型中的组查询注意力机制和低秩适配器优化，生成的CUDA内核性能显著优于传统手动优化方法。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
Displacement-MicroMap-Toolkit - NVIDIA置换微网格工具包创建与查看解决方案
GithubNVIDIA工具包开发开源项目微置换图渲染
NVIDIA置换微网格工具包提供库、样例和工具,用于创建和查看置换微网格。它支持gltf格式资产处理,包含置换微贴图烘焙和GPU加速重网格化功能。工具包配备图形化工作台,便于微网格检查和工具交互。基于Displacement Micro-Map技术,需要支持VK_NV_displacement_micromap的驱动程序。
NvCloth - 高性能实时布料模拟库 为游戏和交互应用提供强大解决方案
GithubNvCloth实时交互布料模拟开源项目游戏开发碰撞检测
NvCloth是一个为实时交互应用设计的布料模拟库。它提供快速稳健的布料模拟功能，适用于游戏开发，支持动画角色的碰撞检测和响应。NvCloth采用低开销的底层接口，易于集成，为开发者提供高效的布料模拟方案。该库与PhysX 4.0兼容，能为游戏和交互应用带来逼真的布料效果。
kompute - 通用GPU计算框架，支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡
GPU加速GithubKomputeLinux基金会Vulkan开源项目机器学习
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。
MIVisionX - AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包
AMDGithubMIVisionXOpenVX开源项目机器学习计算机视觉
MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。
nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案
CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目
nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。
Lamini - 支持AMD GPU加速的企业级LLM平台，安全高效部署和运行
AI工具AI开发Lamini企业级LLM平台保证JSON输出内存调优开发人员信任模型训练热门
Lamini，作为唯一支持在AMD GPU上运行的企业LLM平台，为软件团队提供快速开发及全面控制功能。它不仅支持本地及云部署，还可通过数十亿专有文档的专用LLMs来提升性能，减少错误解读，并保障数据安全。此平台已广泛应用于财富500强和顶尖AI创企。
max - 一套集成的AI库、工具和技术
AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性
MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术，统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链，MAX显著缩短了创新产品的上市时间，同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步，并提供社区支持和交流。
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