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ThunderKittens

高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发

ThunderKittensCUDAGPU编程深度学习矩阵运算Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
cudaKDTree - CUDA加速的左平衡k-d树构建与查询库
CUDAGPU计算Githubk-d树开源项目数据结构查询算法
cudaKDTree是一个基于CUDA的k-d树库,提供高效的构建和查询功能。它支持多种可定制输入数据类型,可在主机和GPU上构建树结构。该库提供三种设备端构建器,在性能和内存使用间权衡。支持空间k-d树和Bentley风格的平衡k-d树,适用于多种数据类型。还包含多种遍历算法,如最近点查找(FCP)和k近邻(KNN)等示例查询。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。
tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架
Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络
tinygrad是一个轻量级深度学习框架，定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一，支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型，并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器，且易于扩展。目前处于alpha阶段，但发展迅速，有望在未来推出专用芯片。
neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络
neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。
ByteTransformer - 为BERT类Transformer优化的高性能推理库
BERTByteTransformerGithubNVIDIA GPUTransformer开源项目高性能
ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库，支持Python和C++ API，兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化，ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示，相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed，ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。
petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。
flashinfer - 专注LLM服务的高效GPU内核库
FlashInferGPU内核GithubLLM服务开源项目注意力机制高性能计算
FlashInfer是一个面向大型语言模型(LLM)服务和推理的GPU内核库。它实现了多种注意力机制，如FlashAttention、SparseAttention和PageAttention。通过优化共享前缀批处理解码和压缩KV缓存等技术，FlashInfer提高了LLM推理效率。该项目兼容PyTorch、TVM和C++，便于集成到现有系统，适用于多种LLM应用场景。
TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
warp - 用于高性能模拟和图形计算的Python框架
GPU加速GithubNVIDIA WarpPython框架图形编程开源项目高性能模拟
Warp是NVIDIA开发的Python框架,用于高性能模拟和图形计算。它将Python函数编译为可在CPU或GPU上运行的高效内核代码。Warp为空间计算提供丰富原语,便于开发物理模拟、感知、机器人和几何处理程序。其可微分内核可用于机器学习。Warp支持多种操作系统和CPU架构,适用于科研和工业应用。
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