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。

the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等

GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库

EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算

EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

k2 - 高性能自动微分FSA/FST算法库支持语音识别

CUDAGithubPyTorchk2开源项目有限状态自动机语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库，旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域，支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合，并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现，提供高效并行计算，并与PyTorch深度集成，为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言

GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算

Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言，专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令，支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性，广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。

KIVI - 高效2比特KV缓存量化算法提升大型语言模型性能

GithubKIVIKV缓存量化LLM内存优化开源项目推理加速

KIVI是一种创新的2比特KV缓存量化算法，无需模型微调即可优化大型语言模型的内存使用。该算法对键缓存按通道、值缓存按令牌进行量化，适用于Llama-2、Falcon和Mistral等模型。KIVI在保持模型质量的同时，将峰值内存使用降低2.6倍，批处理大小提升4倍，推理吞吐量增加2.35至3.47倍。其硬件友好设计有效缓解了大型语言模型推理中的速度和内存瓶颈问题。

torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络

CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目

项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的训练、验证和量化，支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发，已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重，适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。

nccl - 优化GPU间通信的高性能库

GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习

NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。

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。

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。

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