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nccl-rdma-sharp-plugins

NCCL插件,支持RDMA和SHARP的GPU通信优化工具

nccl-rdma-sharp-plugins是NVIDIA NCCL库的扩展插件,为GPU通信提供RDMA和SHARP支持。该项目依赖MOFED、CUDA等组件,使用GNU autotools进行构建。通过优化GPU间数据交换,该插件可提升分布式深度学习等场景的通信效率。项目开源,适合需要高性能GPU通信的开发者和研究人员使用。

nccl - 优化GPU间通信的高性能库
GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习
NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库,为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽,支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU,适配单进程和多进程(如MPI)环境,为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项,方便开发者根据需求优化性能。
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。
jetson-rdma-picoevb - FPGA实现的GPUDirect RDMA最小化演示项目
CUDAFPGAGPUDirect RDMAGithubPCIeXilinx Vivado开源项目
jetson-rdma-picoevb项目展示了基于FPGA的GPUDirect RDMA最小化实现。该项目允许PCIe设备直接访问CUDA内存,实现CUDA与PCIe设备间零拷贝数据共享。支持Jetson AGX Xavier、Drive AGX Xavier和装有CUDA驱动的PC。项目涵盖FPGA配置、Linux驱动和用户应用,提供完整RDMA测试环境。
nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案
CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目
nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。
ucc - 统一集体通信库 高性能HPC、AI/ML和I/O通信解决方案
APIGithubUCC开源软件开源项目集体通信高性能计算
UCC(Unified Collective Communication)是一个面向高性能计算、人工智能和大规模I/O的开源集体通信库。它提供灵活且功能丰富的API,支持非阻塞操作、多样化资源分配和同步模型。UCC架构模块化,集成了UCX、SHARP、CUDA和NCCL等多种传输技术,并可无缝对接Open MPI。这一设计使UCC能够在各种计算环境中实现高度可扩展的性能表现。
tensorflow-directml-plugin - DirectML驱动的TensorFlow硬件加速插件
DirectMLGPU加速GithubTensorFlowWindows开源项目机器学习
TensorFlow-DirectML-Plugin是基于DirectML的TensorFlow插件,为Windows 10和WSL提供跨厂商硬件加速。该插件利用Pluggable Device API,支持在DirectX 12兼容硬件上训练和推理机器学习模型。目前处于早期开发阶段,兼容Python 3.8-3.11,支持AMD、Intel和NVIDIA主流GPU。该插件旨在为Windows平台的TensorFlow用户提供更多硬件加速选择。
cccl - 统一的CUDA C++核心库集合提升开发效率
C++CCCLCUDAGithubNVIDIA并行计算开源项目
CUDA C++ Core Libraries (CCCL) 整合了Thrust、CUB和libcudacxx三个主要CUDA C++库。CCCL为开发者提供高效、安全的编程工具,简化CUDA开发流程。该项目支持多个CUDA工具包版本,具有跨平台兼容性,并通过持续更新来确保API稳定和性能提升。CCCL旨在成为CUDA C++开发的标准库,为GPU编程提供全面支持。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码,展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分,并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件,并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
sharppcap - 跨平台高性能网络数据包捕获与分析库
.NET库GithubSharpPcaplibpcap开源项目网络抓包跨平台
SharpPcap是一款跨平台的.NET网络数据包捕获库,支持Linux、Windows和Mac系统。它提供实时设备和文件设备的数据包捕获、设备列表、统计信息、数据包读写等功能。通过使用ReadOnlySpan<>优化内存管理,并支持Berkeley数据包过滤器,SharpPcap为网络分析和安全研究提供了高效的工具支持。该库完全托管,易于集成,是网络开发者的理想选择。
LLamaSharp - 跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库
GithubLLaMALLaVALLamaSharpsemantic-kernel大模型开源项目
LLamaSharp是一个基于llama.cpp的跨平台库,支持在本地设备上高效运行LLaMA和LLaVA等大语言模型。该库提供高级API和RAG支持,便于在应用中部署大型语言模型。LLamaSharp兼容多种后端,支持CPU和GPU推理,适用于Windows、Linux和Mac平台。通过集成semantic-kernel和kernel-memory等库,LLamaSharp简化了应用开发,并提供多个示例和教程帮助用户快速上手。
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