tiny-gpu

简化GPU实现深入解析并行计算原理

tiny-gpu是一个精简的GPU实现项目，旨在帮助学习者理解GPU工作原理。该项目聚焦通用GPU和机器学习加速器的核心原理，包括架构设计、SIMD并行化和内存管理。通过Verilog实现、架构文档和矩阵运算示例，tiny-gpu简化了复杂概念，使学习者能从底层理解现代硬件加速器的关键要素。

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介绍相关项目

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。

tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架

Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络

tinygrad是一个轻量级深度学习框架，定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一，支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型，并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器，且易于扩展。目前处于alpha阶段，但发展迅速，有望在未来推出专用芯片。

gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库

C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台

gpu.cpp是一个轻量级C++库，专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API，实现快速编译和运行周期，并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程，让开发者能专注于算法实现。

tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能

GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习

TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。

GPU-Puzzles - 实践驱动的GPU编程教程掌握深度学习核心技能

CUDAGPU编程GithubNUMBA并行计算开源项目深度学习

GPU-Puzzles是一个创新的交互式GPU编程教程项目。它采用NUMBA将Python代码直接映射到CUDA内核,让初学者能快速上手GPU编程。通过一系列精心设计的编程练习,学习者可在短时间内从GPU编程基础进阶到理解驱动现代深度学习的核心算法。该项目为希望深入了解GPU架构及其在机器学习中关键作用的人提供了实用的学习资源。

lectures - GPU并行计算技术与高性能编程系列讲座

CUDAGPU编程GithubPyTorch并行计算开源项目深度学习

讲座系列涉及CUDA、PyTorch优化、量化技术和稀疏计算等GPU编程前沿话题。由行业专家授课，内容包括性能分析、内存架构和优化方法。结合理论和实践，帮助学习者掌握并行计算技能，增强GPU编程水平。面向对GPU加速和深度学习优化感兴趣的技术人员。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程

GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统

本项目是一门全面的高效深度学习系统课程，内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨，旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料，适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架

GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练

TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。

nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案

CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目

nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。

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