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nccl

优化GPU间通信的高性能库

NCCLGPU通信NVIDIA并行计算深度学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
AMGX - 高性能代数多重网格GPU加速求解器库
AmgXGPU加速GithubNVIDIA多重网格法开源项目线性求解器
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。
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。
ROCm - 开源GPU计算软件栈推动高性能与科学计算
GPU计算GithubHIPROCm开源软件开源项目机器学习
AMD ROCm是一个开源GPU计算软件栈，提供完整的驱动、开发工具和API生态系统。它支持从底层内核到终端应用的全方位GPU编程，专门针对高性能计算、人工智能和科学计算领域优化。ROCm支持多种编程模型，并与主流机器学习框架深度集成。通过HIP技术，ROCm实现了卓越的跨平台可移植性，使开发者能够在各类GPU平台上灵活部署代码，适用范围涵盖从普通游戏GPU到大规模超算集群。
nos - Kubernetes上的AI工作负载优化模块
AI工作负载GPUGithubKubernetes动态GPU分区开源项目资源配额管理
nos是一个开源模块，专门优化Kubernetes上的AI工作负载运行。它通过动态GPU分区和弹性资源配额管理，提高GPU利用率，降低基础设施成本，并增强工作负载性能。该模块支持GPU资源的精细化分配，提高资源利用效率，并允许命名空间之间灵活借用资源配额，最大化提升集群运行能力。
ppl.cv - 跨平台图像处理库 专为深度学习优化
GithubOpenCVppl.cv图像处理开源项目深度学习高性能
ppl.cv是一款轻量级可定制的图像处理框架，针对深度学习应用优化设计。支持x86、CUDA、aarch64、RISC-V和OpenCL等多个平台，实现了算术运算、色彩空间转换、直方图等常用图像算法的高性能版本。该项目追求极致性能，功能与OpenCV对齐，同时保持独立性，便于开发和部署。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
nuclio - 实时事件和数据处理的高性能无服务器框架
GithubKubernetesNuclioserverless框架实时事件处理开源项目数据处理
Nuclio是一个高性能无服务器框架，专为数据、I/O和计算密集型工作负载设计。它与Jupyter和Kubeflow等数据科学工具深度集成，支持多种数据源和流处理，可在CPU和GPU上运行。Nuclio处理速度快，单个实例每秒可处理数十万请求。支持Docker容器和Kubernetes部署，提供图形界面和命令行工具，易于使用和管理。
covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
Merlin - GPU加速推荐系统解决方案 助力大规模数据处理与模型训练
GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程
Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。
Cirrascale Cloud Services - 领先的多样化AI加速器云服务
AI创新云AI工具GPU加速云计算服务人工智能应用深度学习
Cirrascale Cloud Services提供多样化AI加速器云服务,包括NVIDIA GPU、AMD Instinct和Qualcomm AI 100。平台特色涵盖定制多GPU服务器、高吞吐量存储和低延迟网络,加速深度学习和机器学习工作负载。服务旨在优化AI工作流程,提供专业支持,促进AI应用的快速开发和部署。
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