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-dream - 轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库

C++GithubStable DiffusionTiny Dream图像生成嵌入式开源项目

Tiny Dream 是一个轻量级的 Stable Diffusion C++ 实现，仅包含头文件且无外部依赖。该库专注于提高 CPU 效率和减少内存占用，在普通硬件上即可高效运行。Tiny Dream 内存需求低，支持多种高级功能，并提供简洁的 C++ API，便于集成到现有项目中。

clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型

GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权

基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

wgpu - 基于WebGPU标准的跨平台Rust图形API

GithubRustWebGPUwgpu图形API开源项目跨平台

wgpu项目实现了WebGPU标准的Rust版本，提供跨平台图形编程接口。它支持Vulkan、Metal、D3D12、OpenGL等多种图形API，并可在WebAssembly环境中运行。wgpu兼容WGSL、SPIR-V、GLSL等着色器语言，具有自动转换功能。该项目包含多个核心库和工具，适用于游戏引擎、3D渲染、科学计算可视化等应用场景。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台

GPU加速PyTorch深度学习神经网络

PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。

Embedded-Neural-Network - 深度神经网络压缩与加速技术综述

Github剪枝开源项目模型量化硬件加速器神经网络压缩稀疏化

Embedded-Neural-Network项目汇集了减小深度神经网络模型大小和加速ASIC/FPGA应用的前沿研究。内容涵盖网络压缩、硬件加速等领域,包括参数共享、知识蒸馏、定点训练、稀疏正则化和剪枝等技术。项目还整理了相关教程和重要会议论文。

GPUX - 专注AI推理的无服务器GPU平台

AI工具AI推理GPUXGPU服务云计算机器学习

GPUX是一个无服务器GPU平台，专注于AI推理任务。它支持StableDiffusion、SDXL和Whisper等多种AI模型的快速部署和运行。平台具有1秒冷启动、读写卷和P2P等特性，并允许用户在私有模型上为其他组织提供服务。GPUX针对机器学习工作负载进行了优化，为AI推理任务提供高效的运行环境。

femtoGPT - 使用Rust实现的最小GPT模型，支持推理与训练

GPTGithubOpenCLRustfemtoGPT开源项目语言模型

femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器，支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码，适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库，尽管速度较慢，但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。

ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发

CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算

ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。

awesome-webgpu - WebGPU资源大全从入门到精通的开发指南

3D图形GPU计算GithubWebGPUWeb标准开源项目着色器

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