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accelerated-scan

GPU加速的并行扫描算法高效解决一阶递归

Accelerated ScanGPU并行计算CUDATritonGithub开源项目

accelerated-scan是一个Python包，实现了GPU上高效的一阶并行关联扫描。该项目采用分块处理算法和GPU通信原语，能快速处理状态空间模型和线性RNN中的一阶递归问题。支持前向和后向扫描，提供C++ CUDA内核和Triton实现，在不同序列长度下均有出色性能表现。适用于深度学习和信号处理等需要高性能递归计算的领域。

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介绍相关项目
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。
tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK
CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目
tr是一款离线OCR文本识别SDK，核心采用C++开发并提供Python接口，支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder，提供高效且资源占用低的OCR解决方案，适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能，并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引，及详细的示例代码便于快速部署和测试。
TriForce - 层级推测解码实现长序列生成的高效无损加速
GithubTriForce开源项目推理加速无损加速深度学习长序列生成
TriForce是一种新型长序列生成加速技术，无需额外训练即可使用。通过层级推测解码方法，该技术在保持生成质量的同时大幅提高速度。TriForce支持多种长上下文Llama模型，提供片上和卸载运行模式以适应不同硬件。在A100和RTX 4090等GPU上，TriForce展现出优异性能，为大型语言模型的高效部署开辟新途径。
EQcorrscan - 重复地震检测与分析的Python工具包
EQcorrscanGithubPython包地震分析地震检测开源项目相关性检测
EQcorrscan是一个用于检测和分析重复及近重复地震的Python包。它提供匹配滤波、子空间检测、亮度源扫描等多种地震检测方法，以及相对矩计算、数据聚类、震级计算等分析功能。该开源工具采用LGPL GNU许可证，由专业团队维护，并获得新西兰政府和研究机构的资金支持。EQcorrscan为地震学研究提供了强大而全面的分析工具。
flash-attention - 高效注意力机制加速深度学习模型训练
CUDAFlashAttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制
FlashAttention是一种高效的注意力机制实现,通过IO感知算法和内存优化提升计算速度并降低内存消耗。它支持NVIDIA和AMD GPU,适用于多种深度学习框架。最新的FlashAttention-3版本针对H100 GPU进行了优化。该项目提供Python接口,可集成到现有模型中,有助于加速大规模深度学习模型的训练过程。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
RustScan - 高速现代化端口扫描器
GithubRustScanRust语言开源工具开源项目端口扫描网络安全
RustScan是一款高效的开源端口扫描工具,能在3秒内完成65k端口扫描。它支持Python、Lua和Shell脚本引擎,可与Nmap集成使用。通过自适应学习技术,RustScan会随使用次数提升性能。此外,它还具备IPv6、CIDR和文件输入等功能。RustScan旨在为用户提供快速、智能的端口扫描体验。
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。
returnn - 多GPU优化的Theano/TensorFlow循环神经网络框架
GithubLSTMRETURNN多GPU环境开源项目神经网络训练速度
RETURNN是一个基于Theano和TensorFlow的现代循环神经网络框架，优化于多GPU环境下的快速可靠训练。其主要特点包括简便的配置与调试、支持多种实验模型，以及高效的训练和解码速度。项目还支持小批量训练、序列分块训练、长短期记忆网络、多维LSTM和大数据集内存管理，广泛应用于机器翻译和语音识别领域。RETURNN提供详尽的文档和使用教程，并通过StackOverflow标签提供社区支持。
fast_rnnt - 快速高效的RNN-T损失计算方法
GithubPyTorchRNN-T剪枝开源项目快速实现损失计算
fast_rnnt项目实现了一种快速高效的RNN-T损失计算方法。通过pruned rnnt算法，该方法使用简单joiner网络获取修剪边界，再评估完整非线性joiner网络。项目提供简单、平滑和修剪三种RNN-T损失计算功能，支持pip安装。与其他实现相比，fast_rnnt在计算速度和内存使用方面表现优异。
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