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。

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率

GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型

BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。

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。

open-gpu-kernel-modules - NVIDIA驱动程序fork版实现RTX 4090 GPU间直接通信

GPUGithubLinux驱动NVIDIAP2P支持PCIe开源项目

这个项目是NVIDIA驱动程序的一个分支，为RTX 4090显卡添加了点对点(P2P)通信支持。通过直接利用PCIe总线进行GPU间数据传输，该方案绕过了传统的MAILBOXP2P接口。项目成功实现了P2P功能，并与NCCL兼容，可显著提高多GPU系统性能。这种创新方法遵循PCIe规范，有望被纳入上游驱动程序，为NVIDIA GPU用户提供更高效的计算能力。

min-max-gpt - 为大规模GPT模型训练优化的开源框架

GPU训练GithubminGPT分布式训练大规模模型开源项目深度学习

min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术，并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型，展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。

zett - 突破语言模型与分词器的兼容性限制

GithubZero-Shot Tokenizer Transfer分词器开源项目模型迁移语言模型超网络

ZeTT是一个创新的开源项目，旨在解决语言模型与分词器之间的兼容性问题。该项目通过零样本分词器迁移技术，使任何语言模型能够与任意分词器协同工作，几乎不需要额外训练。ZeTT提供多个预训练超网络，支持26种语言和代码处理。用户可以轻松将现有模型适配新的分词器，提升模型的通用性。此外，ZeTT还支持训练自定义超网络和迁移微调模型等高级功能，为自然语言处理研究提供新的可能性。

OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究

GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习

OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

skyplane - 快速跨云平台数据传输工具

GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输

Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具，支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术，Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景，提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

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