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

ocl - Rust语言的高性能OpenCL库

GPU编程GithubOpenCLRust并行计算开源项目高性能计算

ocl库为Rust开发者提供了高效的OpenCL编程接口。它不仅保留了OpenCL的全部功能，还简化了设备操作流程，减少了冗余代码。ocl的设计注重性能和安全性，适用于各种跨平台的高性能计算项目。支持OpenCL 1.1及更高版本，兼容主流操作系统。

raft - 可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

CUDAGPU加速GithubRAFT向量搜索开源项目机器学习

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。

highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库

GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台

Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。

ucc - 统一集体通信库高性能HPC、AI/ML和I/O通信解决方案

APIGithubUCC开源软件开源项目集体通信高性能计算

UCC（Unified Collective Communication）是一个面向高性能计算、人工智能和大规模I/O的开源集体通信库。它提供灵活且功能丰富的API，支持非阻塞操作、多样化资源分配和同步模型。UCC架构模块化，集成了UCX、SHARP、CUDA和NCCL等多种传输技术，并可无缝对接Open MPI。这一设计使UCC能够在各种计算环境中实现高度可扩展的性能表现。

neanderthal - Clojure高性能矩阵和线性代数计算库

BLASClojure库GithubNeanderthal开源项目矩阵计算线性代数

Neanderthal是基于BLAS和LAPACK优化的Clojure矩阵和线性代数计算库，支持CPU和GPU。该开源项目遵循Eclipse Public License，为科学计算和机器学习等领域提供高效数学运算工具。开发者可通过官方网站获取详细文档和使用指南。

llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行

CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目

llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

extension-cpp - PyTorch自定义C++/CUDA运算符扩展示例

C++扩展CUDA扩展GithubPyTorch开源项目性能优化自定义操作

extension-cpp项目演示了为PyTorch开发C++/CUDA扩展的方法，包括实现自定义CPU和CUDA内核的mymuladd运算符。项目提供构建和测试指南，以及Python、C++和CUDA版本的性能对比。适用于PyTorch 2.4+，是学习PyTorch扩展开发的实践示例。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

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