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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
deep-diamond - 基于Clojure的高性能深度学习库 支持CPU和GPU加速
Clojure库Deep DiamondGithub优化计算开源项目张量计算神经网络
Deep Diamond是基于Clojure的深度学习库，专注于快速张量运算和神经网络计算。项目利用优化的本地库，支持CPU和GPU加速，目前处于Alpha阶段。它为开发者提供高效的深度学习工具，与作者的AI编程书籍系列同步更新。Deep Diamond是一个开源项目，遵循Eclipse Public License。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统
AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务，能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护，Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa，用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行，从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API，帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置，实现模型的高效扩展和部署。
bcc - 基于eBPF的高性能内核追踪与分析工具包
BPFGithubLinux内核开源项目性能分析系统跟踪网络流量控制
BCC是基于eBPF技术的内核追踪和分析工具包,提供C语言编写内核工具的能力及Python和Lua前端接口。它简化了BPF程序开发,适用于性能分析、网络流量控制等任务。项目包含丰富的工具和示例,覆盖系统跟踪、内存管理、进程监控、性能优化、CPU分析、网络诊断和存储分析等多个领域。
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。
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。
cutlass - 高性能矩阵乘法与混合精度计算的CUDA C++模板库
CUDACUTLASSGEMMGithubTensor Core开源项目高性能矩阵运算
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。
NVTabular - GPU加速的大规模表格数据特征工程库
GPU加速GithubNVTabular开源项目推荐系统数据预处理特征工程
NVTabular是NVIDIA Merlin框架的组件，用于处理TB级数据集和训练深度学习推荐系统。该库利用GPU加速计算，提供高级抽象以简化代码。它可处理超出内存限制的大规模数据集，使数据科学家专注于数据操作，快速准备实验数据，并加速生产模型的数据转换过程。
相关项目
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