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nogil

Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代

Python多线程GILPEP 703CPythonGithub开源项目

nogil项目是Python多线程编程的重要进展，旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置，有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发，但其核心理念已被PEP 703采纳，为Python的并行计算能力开辟了新途径。

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介绍相关项目
warp - 用于高性能模拟和图形计算的Python框架
GPU加速GithubNVIDIA WarpPython框架图形编程开源项目高性能模拟
Warp是NVIDIA开发的Python框架,用于高性能模拟和图形计算。它将Python函数编译为可在CPU或GPU上运行的高效内核代码。Warp为空间计算提供丰富原语,便于开发物理模拟、感知、机器人和几何处理程序。其可微分内核可用于机器学习。Warp支持多种操作系统和CPU架构,适用于科研和工业应用。
RustPython - Rust实现的Python-3解释器：高性能跨平台运行
GithubPython解释器RustPythonRust编程WebAssembly开源项目
RustPython是一个Rust实现的Python-3解释器，目标是提供完整的Python-3环境。它支持WebAssembly，可嵌入Rust程序，并包含实验性JIT编译器。尽管仍在开发中，RustPython已在时序数据库、游戏引擎等领域得到应用。项目致力于提高与CPython的兼容性，欢迎社区贡献。
pyChatGPT - 非官方Python库实现ChatGPT API集成
APIChatGPTGithubOpenAIPython开源项目自动化
pyChatGPT是一个非官方Python库，用于访问ChatGPT API。该项目提供多种功能，包括绕过Cloudflare保护、多种登录方式、验证码解决和代理支持。通过使用undetected_chromedriver，pyChatGPT适用于多种环境，如无头Linux服务器和Google Colab。开发者可将ChatGPT功能集成到Python项目中，实现智能对话和自动化任务。
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。
gtsfm - 高性能并行结构运动恢复管线GTSfM
3D重建GTSAMGTSfMGithub并行计算开源项目结构运动恢复
GTSfM是一个基于GTSAM的开源结构运动恢复(SfM)管线，专为并行计算设计。它利用Dask实现分布式处理，集成了SuperPoint和SuperGlue等先进算法。GTSfM提供Python接口，无需编译即可使用。该项目支持多种场景重建任务，可与Nerfstudio等工具集成，为计算机视觉领域提供了灵活高效的解决方案。
pyswip - Python与Prolog的无缝集成工具
GithubPySwipPythonSWI-Prolog开源项目接口编程
PySwip是一款连接Python和SWI-Prolog的开源工具,实现了两种语言间的无缝集成。它提供了简洁易用的SWI-Prolog外部接口,支持在Python中直接进行Prolog查询。PySwip采用共享库方式调用SWI-Prolog,安装便捷无需编译。该工具兼容Python 3.6+版本,可在Linux、Windows、MacOS等主流操作系统上运行,为开发者提供了跨语言编程的便利解决方案。
fastcore - 扩展Python功能的开源工具库
GithubPythonfastcore多重调度开源项目柯里化混合
fastcore是一个开源Python库，旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性，包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理，优化了标准库，并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能，支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道，fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。
nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库
Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证
nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库，专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能，支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具，以及对抗验证和时间序列分割等验证方法，是Kaggle等竞赛中的实用助手。
from-python-to-numpy - Python到NumPy的向量化迁移指南
GithubNumPyPythonvectorization开源项目数据科学编程技术
From Python to Numpy 是一个开源的NumPy学习项目，采用Creative Commons Attribution 4.0国际许可证。该项目提供了从Python到NumPy的迁移指导，通过向量化技术展示如何提升代码效率。作者Nicolas P. Rougier分享了众多实用技巧，这些技巧往往只能通过实践获得，为读者提供了宝贵的学习和实践机会。项目涵盖了许多传统书籍未提及的内容，填补了现有NumPy学习资料的空白，帮助读者通过丰富的实例掌握NumPy的高级应用。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
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