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nvshare

多进程安全共享GPU的开源解决方案

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。

gvisor - 应用程序内核 为容器提供安全隔离
GithubLinux接口gVisor容器安全容器沙箱应用程序内核开源项目
gVisor是一款应用程序内核,在应用和主机操作系统间创建隔离层。它实现类Linux接口,采用Go语言编写,运行于用户空间。gVisor提供OCI运行时runsc,支持Docker和Kubernetes集成。该项目融合虚拟机的安全性与普通应用的轻量特性,为容器安全提供了创新方案。
kuberhealthy - Kubernetes集群健康状态实时监控和验证工具
GithubKubernetesPrometheus合成监控容器健康监控开源项目持续过程验证
Kuberhealthy是一个开源的Kubernetes操作符,用于集群健康状态的合成监控和持续验证。它支持多语言自定义测试,自动生成Prometheus指标,并提供JSON格式的状态页面。作为CNCF项目,Kuberhealthy为Kubernetes集群和应用程序的稳定运行提供全面监控方案。
VideoProcessingFramework - GPU加速视频处理框架 提供编解码和格式转换功能
GPU加速GithubNVIDIAPyNvVideoCodecVideoProcessingFramework开源项目视频处理
VideoProcessingFramework是一个开源的视频处理框架,由C++库和Python绑定组成。它利用GPU硬件加速实现高效的视频解码、编码、转码以及色彩空间和像素格式转换。该框架支持将GPU内存中的视频帧直接导出为PyTorch张量,避免了额外的数据传输。适用于Linux和Windows平台,依赖NVIDIA驱动、CUDA和FFMPEG。目前正逐步被功能类似但API更简洁的PyNvVideoCodec库取代。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库,提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式,为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用,也可以作为pandas的无代码修改加速器,完全支持pandas API,在可能的情况下使用GPU运算,必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色,适合各类数据科学和机器学习项目。
wgpu - 基于WebGPU标准的跨平台Rust图形API
GithubRustWebGPUwgpu图形API开源项目跨平台
wgpu项目实现了WebGPU标准的Rust版本,提供跨平台图形编程接口。它支持Vulkan、Metal、D3D12、OpenGL等多种图形API,并可在WebAssembly环境中运行。wgpu兼容WGSL、SPIR-V、GLSL等着色器语言,具有自动转换功能。该项目包含多个核心库和工具,适用于游戏引擎、3D渲染、科学计算可视化等应用场景。
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。
detect-gpu - GPU性能检测与分级优化工具
GPU检测GithubWebGL图形渲染帧率开源项目性能分级
detect-gpu是一个基于3D渲染基准测试的GPU性能分级工具。它通过分析帧率将GPU划分为不同级别,为开发者提供图形密集型应用的性能优化参考。该工具支持移动和桌面设备,兼容所有支持WebGL的浏览器,包括IE 11。detect-gpu提供详细API,方便开发者根据GPU性能级别调整应用设置,有助于提升图形应用的整体性能和用户体验。
GenerativeAIExamples - 生成式AI示例,快速部署和测试
GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目
NVIDIA提供的生成式AI示例,使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU,展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用,支持本地和远程推理,集成流行LLM编程框架,并附有详细开发文档。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
modelmesh - 高扩展性分布式模型服务管理框架
GithubKubernetesModelMesh分布式缓存开源项目模型服务管理高规模服务
ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架,适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存,与各种模型服务器协同工作,优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署,提供自定义资源管理,并能无缝集成多种开源模型服务器。
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