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nvshare

多进程安全共享GPU的开源解决方案

nvshareGPU共享Kubernetes内存管理CUDAGithub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。

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介绍相关项目
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。
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。
nvtop - 多厂商GPU和加速器的实时性能监控工具
GPU监控GithubNVTOP任务管理器多GPU支持开源项目系统资源
NVTOP是一款开源的GPU和加速器监控工具，支持NVIDIA、AMD、Intel等多家厂商的硬件。它采用类似htop的界面，可实时监控多个GPU的性能指标。NVTOP提供交互式设置窗口用于界面自定义，支持保存用户偏好，并具备命令行选项。通过与各种驱动程序和接口集成，NVTOP能够获取详细的GPU信息，为用户呈现直观的硬件监控数据。
mig-parted - NVIDIA Ampere GPU分区管理工具
GithubMIGNVIDIA GPU分区编辑器开源项目系统管理配置管理
nvidia-mig-parted是一个开源的NVIDIA Ampere多实例GPU(MIG)分区管理工具。它支持系统管理员以声明式方式定义和应用多种MIG配置。通过命令行接口，管理员可以灵活地启用/禁用MIG、创建不同规格的MIG设备，并在集群中快速切换配置。这大大简化了GPU资源管理，提高了系统效率。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。
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。
nccl-rdma-sharp-plugins - NCCL插件，支持RDMA和SHARP的GPU通信优化工具
CUDAGithubMOFEDNCCLRDMASHARP开源项目
nccl-rdma-sharp-plugins是NVIDIA NCCL库的扩展插件，为GPU通信提供RDMA和SHARP支持。该项目依赖MOFED、CUDA等组件，使用GNU autotools进行构建。通过优化GPU间数据交换，该插件可提升分布式深度学习等场景的通信效率。项目开源，适合需要高性能GPU通信的开发者和研究人员使用。
Denvr Dataworks - 专业GPU云平台，加速AI训练与推理
AIAI工具Denvr CloudGPUNVIDIA云计算
Denvr Dataworks提供专为AI优化的云计算服务，包括高性能GPU资源、按需或专用超级计算能力，以及主流AI框架的一键部署。平台采用NVIDIA和Intel最新GPU架构，确保卓越性能和可扩展性。通过简化AI开发和运营流程，Denvr Dataworks为各类AI项目提供高效、灵活的云计算解决方案。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架，适用于数十亿到数万亿参数的模型（如大型语言模型）。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争，并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程，提供了多样且强大的开发工具。
tiny-gpu - 简化GPU实现深入解析并行计算原理
GPUGithub内存并行化开源项目指令集架构
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。
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