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

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。

ggml - C语言开发的机器学习张量库支持多种AI模型推理

GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化

ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。

SimSIMD - 快速高效的向量相似度计算库

GithubSIMD优化SimSIMD向量计算开源项目距离度量跨平台

SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。

how-to-optim-algorithm-in-cuda - 记录如何基于 cuda 优化一些常见的算法

CUDAGithubOneFlowPyTorch开源项目深度学习算法优化

本项目详尽介绍了基于CUDA的算法优化方法，涉及从基本元素操作到高级并行处理，包括多个CUDA示例和性能评测。此外，配合专业课程及学习笔记，适用于各层次对CUDA感兴趣的人士。项目还整合了多种教程和代码示例，助力快速学习和应用CUDA优化技术。

candle - Rust语言打造的高性能机器学习框架

CandleGPU支持GithubRust开源项目机器学习框架模型推理

Candle是一款基于Rust开发的机器学习框架,专注于性能优化和易用性。它支持GPU加速计算,提供LLaMA、Stable Diffusion等多种AI模型示例。Candle采用类PyTorch的简洁语法,支持模型训练和自定义操作。该框架具有优化的CPU和CUDA后端,同时支持WebAssembly。作为一个轻量级但功能强大的框架,Candle适用于机器学习应用的快速开发和部署。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

resource-stream - CUDA和GPU加速计算综合资源库

CUDAGPU编程GithubNVIDIA并行计算开源项目性能优化

Resource Stream汇集了丰富的CUDA和GPU加速计算资源，包括书籍、论文、教程和代码实现。项目涵盖Triton和torch.compile()等高级优化工具，为开发者提供全面的学习材料和实践指南，助力高效并行计算和GPU性能优化。

awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

marlin - 专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核

CUDAFP16xINT4GithubMarlinNVIDIA GPU开源项目高效推理

Marlin是一款专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核，可实现接近4倍的速度提升，并支持16-32个token的batchsize。通过高效利用GPU资源，如全局内存、L2缓存、共享内存和张量核心，Marlin克服了现代GPU的FLOP和字节比率挑战。多种优化技术包括异步权重加载和双缓冲共享内存加载，确保性能最大化。该项目适用于CUDA 11.8及以上版本，支持NVIDIA Ampere或Ada架构的GPU，并与torch 2.0.0和numpy兼容。在各种基准测试中，Marlin展示了卓越的性能，尤其在持久计算和大batchsize处理方面表现出色。

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。

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