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raft

可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库,为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法,包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语,用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算,RAFT加速了算法开发,并使未来优化能广泛应用于各种算法。

RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型
GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络
RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。
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。
taskflow - 现代C++并行和异构任务编程库Taskflow
GPU加速GithubTaskflow任务图并行编程开源项目异步编程
Taskflow是一个C++任务编程库,专注于并行和异构计算。它通过简洁的API支持静态和动态任务图构建、条件执行和GPU加速。Taskflow提供可视化和分析工具,有助于程序优化。该库在性能和可扩展性方面表现优异,适用于各类并行计算场景,已在学术和工业项目中得到应用。
arrow - 高效内存分析引擎 加速大数据处理
Apache ArrowGithub内存分析列式存储开源项目数据处理
Apache Arrow 是一个开源的内存分析开发平台,旨在提高大数据系统的数据处理和传输速度。它提供高效的列式内存格式、IPC格式和Flight RPC协议,并支持多种编程语言。Arrow 的核心技术包括高性能的数据结构、跨语言兼容性和零拷贝数据共享,为现代数据分析应用提供了强大的基础架构支持。
FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调,特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景,并提供便捷的少样本学习工具。此外,FlagAI支持简洁的并行训练实现,有助于提高开发效率。
rocket-3B-llamafile - 提供多操作系统兼容的高效量化模型文件格式
DPOGithubHuggingfaceRocket 3Bllamafile开源项目模型模型兼容性量化
项目提供了Rocket 3B模型的llamafile格式文件,支持在多平台上进行高效的GPU和CPU推理。由Mozilla Ocho引入的llamafile格式结合Cosmopolitan Libc,能将LLM权重转化为适用于各大操作系统的llama.cpp二进制文件。项目提供多种量化选项,用户可以根据需求选择不同的llamafile进行加载与运行,并通过如llama-cpp-python、ctransformers等工具享受GPU加速的便利。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
ppl.llm.kernel.cuda - 优化大语言模型计算的CUDA内核库
AI计算CUDAGPU加速GithubPPL LLM开源项目深度学习
ppl.llm.kernel.cuda是PPL.LLM系统的核心组件,为大语言模型提供CUDA内核实现。该项目针对Ampere和Hopper架构优化,支持x86_64和arm64平台。它提供简单的构建流程,包含NCCL和JIT编译选项,便于性能调优。作为开源项目,ppl.llm.kernel.cuda旨在提高大规模语言模型的计算效率,为AI开发提供底层支持。
rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架
GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目
rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。
VectorHub - 免费开源的向量检索学习平台与工具
GithubVDB 比较工具VectorHub向量检索开源开源项目机器学习
VectorHub是一个免费开源的学习平台,旨在帮助用户将向量检索技术集成到机器学习堆栈中。用户可以在这里找到实用资源,用于创建最小可行产品(MVP),解决特定用例中的挑战,了解和选择合适的向量数据库供应商。VectorHub还提供了一个免费工具,用于比较不同向量数据库的特性,确保在生产环境中的应用效果。
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