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

postgresml - GPU 驱动的 AI 应用程序数据库

GithubPostgreSQLPostgresML开源项目机器学习模型自然语言处理

PostgresML是集成于PostgreSQL的全面ML/AI平台，优化模型数据管理流程，支持高级自然语言处理和多维文本分析，提供先进模型训练调整API，加速数据驱动的业务决策。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

gsplat - 开源CUDA加速3D高斯渲染库

3D渲染CUDA加速Githubgsplat图形库开源项目高斯散射

gsplat是一个基于CUDA的开源高斯渲染库,支持Python接口。该库利用3D高斯分布实现实时辐射场渲染,性能优于原始论文实现。gsplat可应用于3D高斯模型训练、2D图像拟合和大规模场景实时渲染。库提供PyPI和源码安装方式,包含多个示例和基准测试。项目持续改进中,欢迎开发者参与贡献。

nccl - 优化GPU间通信的高性能库

GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习

NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。

WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析

GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型

WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。

NeuralPDE.jl - Julia语言的物理信息神经网络偏微分方程求解器

GithubJuliaNeuralPDE偏微分方程开源项目物理信息神经网络神经网络

NeuralPDE.jl是一个基于Julia语言的偏微分方程求解器，采用物理信息神经网络(PINNs)技术。该工具具有较高的通用性，可处理常微分方程、随机微分方程等多种方程类型。NeuralPDE.jl支持自定义损失函数、自动构建物理信息损失函数，并整合了多种训练加速技术。此外，它与Flux.jl和Lux.jl兼容，可利用GPU进行深度学习计算。

gpustat-web - 实时多节点GPU状态监控工具

GPU监控GithubPython工具SSH连接Web界面gpustat-web开源项目

gpustat-web是一个跨节点GPU状态监控工具，基于gpustat开发。它支持实时网页更新、静态HTML、纯文本和ANSI彩色文本等多种输出格式。通过SSH连接远程主机，支持SSL/TLS加密，并可自定义命令显示CPU使用率等额外信息。虽处于alpha阶段，但已成为多GPU集群管理的实用工具。

Gaia - 高效灵活的开源物理仿真引擎

C++GaiaGithub图形引擎开源项目物理模拟

Gaia是一款C++开发的开源物理仿真引擎，可作为独立模拟器或集成模块使用。它提供网格数据结构、参数IO、碰撞检测等功能，支持VBD和XPBD仿真。Gaia注重开发效率和硬件性能，适用于多种物理仿真场景，是一个功能全面、性能优异的仿真工具。

pygmo2 - 大规模并行优化Python库

GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算

pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。

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。

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