cutlass

高性能矩阵乘法与混合精度计算的CUDA C++模板库

CUTLASS GEMM CUDA 高性能矩阵运算 Tensor Core Github 开源项目

CUTLASS是一个高性能CUDA C++模板库，旨在高效实现矩阵乘法(GEMM)及其扩展运算。支持各种精度与多个NVIDIA架构，如Volta、Turing、Ampere和Hopper。该库的模块化设计方便用户构建和优化自定义核心和应用程序。3.5.1版本新增特性以提升性能并增加新架构支持。

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介绍相关项目

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

rust-llama.cpp - Rust语言下的LLaMA模型绑定库

GPUGithubLLama.cppRust开源项目模型绑定

rust-llama.cpp是一个开源项目，为LLaMA.cpp提供Rust语言绑定。这个库使开发者能在Rust环境中集成和使用LLaMA大语言模型。项目支持cuBLAS、OpenBLAS和OpenCL等硬件加速选项，并已实现GPU（Metal）支持。通过简洁的API接口，开发者可以方便地加载模型和生成文本。rust-llama.cpp还支持GGUF格式，为Rust开发者提供了一个功能全面的LLaMA模型集成工具。

cuml - 高性能GPU机器学习库

GPU机器学习GithubPython APIRAPIDScuML多GPU计算开源项目

cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库，提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务，无需深入CUDA编程。对大型数据集，cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作，并通过Dask实现分布式计算。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库

ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习

ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。

floor - 统一多后端计算与图形编程框架

C++Githubfloor图形库开源项目计算库跨平台

Floor是一个开源项目，提供统一的计算和图形主机API，以及C++设备语言和库，支持CUDA、Host、Metal、OpenCL和Vulkan多后端编程。项目采用修改的clang/LLVM/libc++工具链实现跨平台设备语言，并包含数学和常量表达式库。Floor使开发者能够高效编写可在多种后端运行的高性能计算和图形代码。

nccl - 优化GPU间通信的高性能库

GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习

NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。

ZLUDA - 英特尔GPU上的高性能CUDA兼容层

CUDAGithubIntel GPUZLUDA开源项目性能替代方案

ZLUDA项目为英特尔GPU提供CUDA兼容层，使未修改的CUDA应用能在英特尔显卡上运行。它支持英特尔UHD集成显卡和即将推出的Xe系列GPU。作为概念验证，ZLUDA目前主要适用于GeekBench等程序，性能与OpenCL代码相近。该项目无需代码移植即可使现有应用在英特尔GPU上运行，但目前仍处于早期开发阶段。

universal - 高性能自定义算术类型C++模板库

C++GithubUniversal Numbers Library开源项目数值计算混合精度算术库

Universal C++模板库提供自定义算术类型,支持混合精度算法开发。可定制精度和动态范围,优化性能和能效。适用于嵌入式系统和深度学习等领域。仅头文件设计,可替代原生数值类型。

cuvs - 高性能GPU向量搜索与聚类框架

GPUGithubRAPIDScuVS向量搜索开源项目聚类算法

cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架，专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言，实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS，也可将其集成到其他系统中，从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。

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