koila

通过一行代码解决CUDA内存不足错误

Koila CUDA错误 PyTorch 内存管理梯度累加 Github 开源项目

Koila是一个开源项目，通过一行代码解决CUDA内存不足错误。它包含自动累积梯度、惰性求值和批次大小优化功能，使GPU计算更高效。作为轻量级PyTorch包装器，Koila自动计算GPU的剩余内存，并选用适当的批次大小，从而保持与PyTorch的兼容性。

keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分

KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。

pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具

CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析

pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。

nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案

CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目

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。

GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展

GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目

Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。

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。

ialacol - 轻量化OpenAI API兼容替代方案，适合Kubernetes环境并支持快速Helm安装

GithubKubernetes部署OpenAI兼容ialacol开源项目机器学习模型支持

ialacol是一个轻量级的OpenAI API兼容替代方案，支持LLaMa 2、Mistral、StarCoder等多种模型，并提供Kubernetes集群的一键Helm安装。项目具备CUDA加速、流式体验和与GitHub Copilot VSCode扩展的兼容性。通过配置示例和运行指南，可以灵活部署和配置服务，实现快速启动和高效使用。ialacol兼容ctransformers和多种LLMs，适合多种应用场景。

ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发

CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算

ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台

GPU加速PyTorch深度学习神经网络

PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。

CoLLiE - 通过协作优化和多并行策略，便捷实现大模型训练

CoLLiEGPU显存占用Github大模型训练并行策略开源项目高效优化器

CoLLiE工具箱提供高效的大型语言模型训练解决方案，涵盖数据预处理、模型微调、训练监测功能。支持多种并行策略和优化器，兼容MOSS、InternLM、LLaMA等主流模型，适合各类用户快速上手及专业定制。

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