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GPUMD

GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具

GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具
AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散
AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据,适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题,增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。
DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库,支持多种GPU
DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速
DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库,为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU,与Direct3D 12无缝集成,具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用,可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。
gp.nvim - 提升编程效率的 AI Neovim插件
AI模型AI绘图GithubGp.nvimNeovim插件代码生成开源项目
gp.nvim是一个AI驱动的Neovim插件,基于GPT模型提升编程功能,支持即时响应、扩展性极强的钩子函数、聊天式会话、文本和代码的自动操作、语音转文本及图像生成,有效增强开发者效率。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库,提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式,为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用,也可以作为pandas的无代码修改加速器,完全支持pandas API,在可能的情况下使用GPU运算,必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色,适合各类数据科学和机器学习项目。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
DeepLagrangianFluids - 拉格朗日流体模拟的连续卷积神经网络方法
Github开源项目机器学习流体模拟深度学习物理引擎粒子系统
DeepLagrangianFluids项目实现了基于连续卷积的粒子流体模拟网络,源于ICLR 2020会议发表的研究成果。项目包含数据生成、模型训练和预训练模型运行的完整代码,支持PyTorch和TensorFlow框架,并集成Open3D等库实现高效模拟与可视化。这种新方法在流体动力学模拟的准确性和计算效率方面取得了显著进展。
aphros - 高性能多相流体模拟引擎 支持大规模气泡液滴计算
AphrosGithub多相流并行计算开源项目有限体积法表面张力
Aphros是一款高性能不可压缩多相流体模拟求解器。基于C++14开发,可扩展至数千计算节点。主要特点包括SIMPLE或Bell-Colella-Glaz流体求解、PLIC体积流体平流、低分辨率曲率估计、Multi-VOF防聚并技术等。适用于破碎波浪、微流控、无隔膜电解等多相流模拟场景。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术
3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D
GaussianDreamerPro是一个新型框架,用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上,逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量,还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中,拓展了3D内容创作的可能性。
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