Project Icon

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。

GradCache - 突破GPU/TPU内存限制,实现对比学习无限扩展
GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目
Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制,可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练,并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架,并已整合至密集段落检索工具DPR。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库,提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例,覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧,为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
CUDA-GEMM-Optimization - CUDA实现的GEMM优化与性能分析
CUDAGEMMGPU优化Github开源项目性能分析矩阵乘法
该项目展示了一系列针对通用矩阵乘法(GEMM)的CUDA内核优化实现。内容涵盖从基础到高度优化的多个GEMM内核版本,并提供了详细的性能分析。这些内核适用于任意矩阵大小,并针对NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU进行了参数调优。项目包含Docker环境配置说明、编译运行指南,以及FP32和FP16 GEMM的性能对比,直观展示了不同优化技术对性能的影响。
bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型,源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层,专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧,BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色,保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。
glake - 优化GPU内存与IO传输
AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目
GLake优化了GPU内存管理和IO传输,解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化,提高了硬件资源利用率,最高可将训练吞吐量提高4倍,推理内存降低3倍,IO传输加速3至12倍。GLake易于集成,无需代码修改,且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能,为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。
gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具
GPU memoryLLM
该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数,并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架,适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。
instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架
3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元
instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型
T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型,基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计,仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后,可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务,需要进行针对性微调。采用半精度存储时,模型仅占用31.16MB内存,运行效率较高。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号