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MatmulTutorial

CUDA矩阵乘法内核设计与性能优化实例

MatMulCUDAGPU性能优化TensorOpMLIRGithub开源项目

MatmulTutorial项目展示了CUDA矩阵乘法的多种高性能实现,包括自定义、CuBLAS和CUTLASS等。项目通过详细的性能对比,帮助CUDA初学者理解内核设计优化。在A100 GPU上,项目实现比Relay+CUTLASS平均快1.73倍,与CuBLAS性能相当。项目还研究了MLIR生成CUDA内核,性能达到手写内核的86%。

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介绍相关项目
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
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提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
LibMTL - 基于PyTorch的多任务学习开源库，支持多种架构和优化策略
GithubLibMTLPyTorch多任务学习开源库开源项目算法
LibMTL是一个基于PyTorch的开源库，专为多任务学习（MTL）设计。它提供了一致的代码库和评估流程，支持多种架构和优化策略，涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计，允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法，方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。
gpu.cpp - 简化跨平台GPU计算的轻量级库
C++库GPU计算GithubWGSLWebGPU开源项目跨平台
gpu.cpp是一个轻量级C++库，专注于通用原生GPU计算。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，支持在多种硬件上运行GPU代码。该库提供高效API，实现快速编译和运行周期，并最小化依赖。适用于GPU算法开发、神经网络实现、物理模拟等需要便携GPU计算的项目。gpu.cpp简化了个人设备上的GPU编程，让开发者能专注于算法实现。
TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程
GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。
how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程 从张量运算到数据加载的全面指南
GPU计算GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络自动求导
该项目是一个PyTorch核心概念教程系列，包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码，旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行，便于实践学习。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度，同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”，即可获得优化后的模型，支持导出到GGUF、vLLM，或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率，并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛，非常适合初学者使用，即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
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