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AMGX

高性能代数多重网格GPU加速求解器库

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。

MKL.NET - 跨平台数学计算库 整合Intel MKL功能
.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台
MKL.NET作为跨平台.NET API,为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法,实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用,通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理,支持多种运行时环境,是一个灵活的数学计算工具。
CodeGeeX - 强大的多语言代码生成与翻译模型
CodeGeeXGithub人工智能代码生成多语言开源项目编程助手
CodeGeeX是一个拥有130亿参数的大规模多语言代码生成模型。该模型可生成Python、C++、Java等主流编程语言的可执行代码,并支持跨语言代码翻译。CodeGeeX提供免费的VS Code和Jetbrains IDE扩展,在HumanEval-X多语言基准测试中表现优异。项目完全开源,同时支持Ascend和NVIDIA平台,为开发者提供高效的代码生成工具。
FBGEMM - 针对服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库
FBGEMMGithubPyTorch低精度计算开源项目服务器推理矩阵乘法
FBGEMM是一个专注于服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库。它提供小批量的高效低精度矩阵乘法,支持行级量化等技术以最小化精度损失,并通过操作融合解决低精度计算的挑战。作为PyTorch在x86平台上量化算子的后端,FBGEMM为深度学习推理提供了关键支持。
slang - 现代GPU的高性能模块化着色语言
GPU编程GithubSlang图形API开源项目着色语言自动微分
Slang是一种基于HLSL的高性能着色语言,为现代GPU和图形API优化设计。它支持模块化开发、自动微分、泛型和接口等特性,并保持与HLSL代码的兼容性。Slang能够生成多个目标平台的代码,如D3D12、Vulkan和Metal,同时提供完整的反射信息和调试功能。这使得Slang成为管理大型着色器代码库的有力工具,能够提升开发效率和代码维护性。
mage - Magic卡牌游戏的跨平台在线对战引擎
GithubMagicXMage多平台开源项目游戏引擎规则执行
XMage是一个Magic卡牌游戏引擎,支持在线对战和AI对战,包含超过25000张独特卡牌和65000多个版本。玩家可以在单人或多人模式中进行比赛,并创建自定义卡组。该引擎支持Windows、Linux和MacOS,拥有强大的卡组编辑器和服务器选项,适用于各种赛事。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
AlphaGenGithub因子生成开源项目强化学习机器学习量化投资
AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口,支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法,以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
nx - Elixir的多维数组和数值计算库集合
EXLAGithubNxTorchx多维数组开源项目数值计算
该项目集合包括Nx,一个用于Elixir的多维数组和数值计算库;EXLA,基于Google XLA的编译器/后端;以及Torchx,基于LibTorch的后端。每个项目都有独立的README文件。未来,这些项目将独立存储。EXLA项目还包含了示例和基准测试。更多关于Elixir中机器学习的介绍,请访问组织页面。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
MatmulTutorial - CUDA矩阵乘法内核设计与性能优化实例
CUDAGPU性能优化GithubMLIRMatMulTensorOp开源项目
MatmulTutorial项目展示了CUDA矩阵乘法的多种高性能实现,包括自定义、CuBLAS和CUTLASS等。项目通过详细的性能对比,帮助CUDA初学者理解内核设计优化。在A100 GPU上,项目实现比Relay+CUTLASS平均快1.73倍,与CuBLAS性能相当。项目还研究了MLIR生成CUDA内核,性能达到手写内核的86%。
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