zero-bubble-pipeline-parallelism

流水线并行算法创新实现零气泡和内存优化

Zero Bubble Pipeline Parallelism 深度学习模型训练内存优化 Github 开源项目

该项目开发了两种新型流水线并行算法：零气泡和可控内存流水线并行。零气泡算法几乎消除了流水线并行的气泡，保持同步语义；可控内存算法显著降低激活内存使用，同时维持或提高吞吐量。项目实现了ZB1P、ZB2P和ZBV等多种调度策略，平衡吞吐量和内存效率。另外，项目还采用优化器后验证等技术来进一步增强性能。

pipeline - 基于Kubernetes的云原生CI/CD流水线框架适用于自动化工作流

CI/CDGithubKubernetesTekton Pipelines云原生容器开源项目

Tekton Pipelines是一个开源项目，提供基于Kubernetes的CI/CD流水线资源。它具有云原生、解耦和类型化特性，支持跨集群部署和独立任务执行。该框架使用容器作为构建块，引入类型化资源概念，便于实现切换。Tekton Pipelines适用于Kubernetes 1.28及以上版本，为开发者提供灵活可扩展的自动化工作流解决方案。

deepflame-dev - 深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件

CFDDeepFlameGithubOpenFOAM反应流开源项目深度学习

DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包，适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能，提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施，促进反应流仿真技术的进步。

airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏

AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩

AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。

Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合

GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算

Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。

oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架

CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架

OneFlow是一款深度学习框架，提供类似PyTorch的API，支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布，兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装，并利用丰富的文档和模型库快速上手，适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。

lbann - 多层次并行化的高性能深度学习框架

GithubLBANN并行计算开源项目深度学习框架神经网络训练高性能计算

LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架，专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法，高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源，支持多种训练算法，包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。

brooklin - 高可靠性多源异构数据流处理系统

BrooklinGithubKafka集群镜像分布式系统多租户开源项目数据流系统

Brooklin是一个分布式系统，用于在异构源系统和目标系统之间进行高可靠、高吞吐量的大规模数据流传输。它支持多租户，能同时处理数百个跨系统数据管道，并易于扩展以适配新的数据源和目标。Brooklin具备优秀的可扩展性和易操作性，支持变更数据捕获和数据引导功能。该系统已在Kafka集群镜像等实际场景中得到大规模验证。

buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理

Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法，通过元缓冲区存储思维模板并动态更新，显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中，BoT表现优异，如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现，结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。

zpoline - 高性能Linux系统调用拦截技术

GithubLinuxx86-64zpoline二进制重写开源项目系统调用钩子

zpoline是一种创新的Linux系统调用拦截技术,相比传统的ptrace方法速度提升了100倍。它能够全面覆盖系统调用,无需用户程序源代码或修改操作系统内核。zpoline通过巧妙利用调用约定和特殊的trampoline代码,在内存中进行代码重写,实现了高效可靠的系统调用拦截。这一技术为需要全面监控系统调用而又不愿修改内核的项目提供了新的选择。

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