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。

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介绍相关项目

warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架

GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习

WarpDrive是一款开源的强化学习框架，专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习，通过充分利用GPU并行计算能力，显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输，并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟，大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能，实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。

kompute - 通用GPU计算框架，支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡

GPU加速GithubKomputeLinux基金会Vulkan开源项目机器学习

快速、移动友好且异步的通用GPU计算框架，专为高级GPU加速优化。支持Python和C++并兼容Vulkan，适用于机器学习、移动开发和游戏开发。由Linux基金会支持，社区活跃，示例丰富。

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。

QuEST - 多平台高性能量子计算模拟工具包

GithubQuEST开源软件开源项目量子电路量子计算模拟高性能计算

QuEST是一款开源的高性能量子计算模拟工具包。它支持多线程、GPU加速和分布式计算,可在多种硬件平台上运行。QuEST提供了丰富的功能,包括密度矩阵、通用幺正操作、退相干通道和厄米算符模拟等。该工具包易于使用,无需安装,兼容多种编译器,为量子计算研究提供了强大的模拟能力。

genv - 开源GPU环境管理系统简化资源分配与协作

GPU管理GenvGithub开源项目环境配置资源分配集群管理

Genv是一个开源的GPU环境和集群管理系统，为数据科学和机器学习团队提供GPU资源的高效管理。它支持GPU共享、远程访问、无代码切换以及本地LLM部署，显著提升团队协作效率。Genv具备GPU使用监控和配额管理功能，适合多人共享GPU资源的场景。通过与Ollama的集成，Genv能在集群中有效运行和管理大型语言模型。

maml - 材料科学机器学习的高级Python接口包

Githubmaml开源项目机器学习材料科学潜在能量面特征工程

maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包，提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库，以及pymatgen和matminer等材料科学工具，实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征，如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数，并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。

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。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

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。

keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分

KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。

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