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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
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。
GPU Finder - 全球公有云GPU实例比较与查找服务
AI工具GPUFinderlogo版权声明网站标识联系方式
这是一个整合全球公有云GPU实例信息的专业平台。用户可以便捷地比较和查找各类GPU资源，包括NVIDIA A100、V100等高性能型号。平台旨在为AI开发、深度学习和科学计算等领域提供GPU实例租用、服务器部署和算力平台搭建的相关信息，助力高性能计算项目的顺利实施。
resource-stream - CUDA和GPU加速计算综合资源库
CUDAGPU编程GithubNVIDIA并行计算开源项目性能优化
Resource Stream汇集了丰富的CUDA和GPU加速计算资源，包括书籍、论文、教程和代码实现。项目涵盖Triton和torch.compile()等高级优化工具，为开发者提供全面的学习材料和实践指南，助力高效并行计算和GPU性能优化。
gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库
C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台
gpu.cpp是一个轻量级C++库，专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API，实现快速编译和运行周期，并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程，让开发者能专注于算法实现。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
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。
GPUX - 专注AI推理的无服务器GPU平台
AI工具AI推理GPUXGPU服务云计算机器学习
GPUX是一个无服务器GPU平台，专注于AI推理任务。它支持StableDiffusion、SDXL和Whisper等多种AI模型的快速部署和运行。平台具有1秒冷启动、读写卷和P2P等特性，并允许用户在私有模型上为其他组织提供服务。GPUX针对机器学习工作负载进行了优化，为AI推理任务提供高效的运行环境。
gpustat - 简洁高效的NVIDIA GPU监控工具
GPU监控GithubNVIDIAPython工具gpustat开源项目系统资源
gpustat是一款专为NVIDIA显卡设计的GPU监控工具。它提供简洁的输出，支持实时监控、进程信息显示和JSON输出等功能。通过pip可以轻松安装，并且提供多种命令行选项以自定义显示内容。gpustat兼容Python 3.6+，要求NVIDIA驱动450.00或更高版本。这个工具适用于GPU资源管理和性能监控。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
jupyterhub - 多用户Jupyter笔记本服务器的集中管理解决方案
GithubJupyterJupyterHubPython多用户Hub开源项目认证
JupyterHub是一个开源的多用户管理平台，用于部署和管理Jupyter笔记本服务器。它支持多种认证方式，适合在教育、企业和科研领域使用。通过REST API，JupyterHub可以与其他系统整合。该平台基于Linux/Unix系统开发，支持Docker部署，为用户提供了一个可靠的Jupyter使用环境。
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