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quacc

多功能的计算材料科学和量子化学平台

quacc计算材料科学量子化学工作流管理Atomic Simulation EnvironmentGithub开源项目

quacc（Quantum Accelerator）是一个计算材料科学和量子化学平台，专为大数据时代设计。该平台提供预制工作流程，支持本地、HPC和云端运行，通过统一接口兼容多种工作流管理方案。quacc基于原子模拟环境和Materials Project基础设施，整合社区资源。由普林斯顿大学Rosen研究组维护，quacc为研究者提供多功能、高效的计算工具。

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介绍相关项目
awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源
Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算
本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。
quasar - 快速构建多平台VueJS应用的开发框架
GithubQuasar FrameworkVueJS前端开发开源项目用户界面跨平台应用
Quasar是一个开源的、基于VueJS的跨平台开发框架，支持构建响应式单页应用、SSR应用、PWA、浏览器扩展、混合移动应用和Electron应用。它提供丰富的UI组件和工具，让开发者能够使用同一套代码库快速构建多平台应用，显著提高开发效率。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具，支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型，并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容，同时支持PEFT训练和Pytorch编译，提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
bacalhau - 高效的分布式计算框架
BacalhauGithub云计算分布式计算安全计算开源项目数据处理
Bacalhau是一个分布式计算平台，可以在数据生成和存储的位置执行任务，从而实现高效、安全的计算。支持Docker容器、WebAssembly (wasm)镜像和任意二进制文件作为任务运行，无需大量重写代码，简化现有工作流程。其特点包括快速作业处理、低成本、安全和大规模数据处理，利用边缘计算的闲置资源减少传输成本，通过精细的权限模型保护数据安全。
Quantum AI - AI量子交易平台 优化策略提升盈利能力
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Quantum AI结合量子计算和人工智能技术，为用户提供高效的自动化交易系统。平台具有用户友好的界面和专业的交易策略，支持多种加密货币交易。提供免费演示模式，全天候多语言专家支持，以及安全可靠的交易环境。通过先进算法和数据分析，Quantum AI助力用户应对市场挑战，提升交易效率。
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。
lammps - 开源大规模并行分子动力学模拟软件
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LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一款开源的经典分子动力学模拟软件，基于GNU通用公共许可证发布。由美国能源部资助开发，专为高效并行计算设计，适用于大规模原子和分子系统模拟。LAMMPS支持多种势函数、粒子类型和边界条件，提供多种编程语言接口。其模块化结构便于扩展，广泛应用于材料科学、生物物理和化学工程研究。
SandboxAQ - 人工智能与先进计算技术的全球化应用
AI工具SandboxAQ人工智能网络安全量子传感量子计算
SandboxAQ专注于运用人工智能和先进计算技术解决全球性挑战。公司开发的大型量化模型、人工智能感知和加密管理解决方案广泛应用于药物研发、材料科学、资产管理、医疗保健和导航等领域。通过与全球领先的专业服务机构合作，SandboxAQ为各行业客户提供创新技术支持，促进企业数字化转型，提升竞争力。
awesome-quantum-machine-learning - 探索量子机器学习的深度应用与前沿技术
awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源，包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合，介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用，推动技术实际应用。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
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