kompute

通用GPU计算框架，支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡

Kompute GPU加速机器学习 Linux基金会 Vulkan Github 开源项目

快速、移动友好且异步的通用GPU计算框架，专为高级GPU加速优化。支持Python和C++并兼容Vulkan，适用于机器学习、移动开发和游戏开发。由Linux基金会支持，社区活跃，示例丰富。

文档

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。

compose-multiplatform - 声明式跨平台UI框架支持多设备开发

Compose MultiplatformGithubJetBrainsKotlinUI框架开源项目跨平台开发

Compose Multiplatform是一款基于Jetpack Compose的声明式跨平台UI框架。该框架支持iOS、Android、桌面和Web平台的UI代码共享，允许开发者使用统一API构建多平台界面。它提供硬件加速渲染，支持主要桌面系统，并通过Kotlin/Wasm实现Web开发。框架保留了访问原生API的能力，为开发者提供灵活的跨平台解决方案。

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。

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。

torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架

GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习

torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。

kompose - Docker Compose到Kubernetes资源的转换工具

Docker ComposeGithubKomposeKubernetes容器编排开源项目转换工具

Kompose是一款开源工具，专门用于将Docker Compose文件转换为Kubernetes资源清单。它简化了从本地Compose环境到Kubernetes应用管理的迁移过程。尽管转换可能不完全精确，但Kompose对首次在Kubernetes上部署应用的用户提供了显著帮助。该工具支持多种安装方式，包括二进制下载、包管理器和Docker，可在Linux、macOS和Windows平台上使用。

AMGX - 高性能代数多重网格GPU加速求解器库

AmgXGPU加速GithubNVIDIA多重网格法开源项目线性求解器

AMGX是NVIDIA开发的GPU加速线性求解器库,旨在加速计算密集型仿真的线性求解环节。它具有灵活的求解器组合系统,可构建复杂的嵌套求解器和预处理器。AMGX针对大规模并行计算进行了优化,支持单GPU或多GPU运算,并通过C API简化了并行处理。该库支持多精度计算、复数数据类型和分布式求解,适用于隐式非结构化方法。AMGX为科学计算和工程仿真提供了高效的GPU线性代数解决方案。

vkdt - 基于GPU加速的开源RAW图像和视频处理工具

GPU加速Githubvkdt原始图像处理图像处理工作流开源软件开源项目

vkdt是一个基于GPU加速的开源RAW图像和视频处理工具。它使用灵活的处理节点图作为核心，支持实时动画、延时摄影和RAW视频处理。通过GLSL着色器和Vulkan技术，vkdt实现了高效的图像处理。该工具还提供全窗口色彩管理、噪声分析和命令行界面等功能，适用于各种复杂的图像处理任务。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈

Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器

Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。

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