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nccl-rdma-sharp-plugins

NCCL插件，支持RDMA和SHARP的GPU通信优化工具

NCCLRDMASHARPCUDAMOFEDGithub开源项目

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。

GithubGithub
介绍相关项目
ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率
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tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。
UnrealCSharp - 强化UE游戏开发的C#插件
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UnrealCSharp是基于.NET 8的UE插件，为游戏开发引入C#编程能力。它支持全面的反射类型、自动代码生成和静态数据导出。特有的动态类功能无需蓝图即可生成UE类型。跨平台兼容、便捷调试、热更新和热重载等特性提升开发效率。支持UE 5.0-5.4版本及多种运行平台。
opencvsharp - 多平台.NET OpenCV封装库 实现计算机视觉
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OpenCvSharp是一个开源的.NET OpenCV封装库,支持Windows、UWP和Ubuntu等多个平台。它模仿OpenCV C/C++ API风格,提供自动资源管理和格式转换功能。开发者可通过NuGet包轻松使用该库实现图像处理和计算机视觉应用。OpenCvSharp为.NET生态系统带来了OpenCV的强大功能,促进了跨平台计算机视觉开发。
Displacement-MicroMap-Toolkit - NVIDIA置换微网格工具包创建与查看解决方案
GithubNVIDIA工具包开发开源项目微置换图渲染
NVIDIA置换微网格工具包提供库、样例和工具,用于创建和查看置换微网格。它支持gltf格式资产处理,包含置换微贴图烘焙和GPU加速重网格化功能。工具包配备图形化工作台,便于微网格检查和工具交互。基于Displacement Micro-Map技术,需要支持VK_NV_displacement_micromap的驱动程序。
cni - 容器网络接口开源规范与工具集
CNIGithubKubernetes云原生容器网络接口开源项目网络插件
CNI是一个开源项目，致力于规范化Linux容器网络接口配置。它提供了开发网络插件所需的规范和库，大大简化了容器网络配置流程。CNI主要关注容器的网络连接和资源管理，具有广泛的兼容性和易用性。该项目不仅包括Go语言库和命令行工具，还拥有丰富的第三方插件生态系统，适用于各种容器运行时和编排系统。作为CNCF支持的项目，CNI在容器网络领域发挥着重要作用。
CUDA-GEMM-Optimization - CUDA实现的GEMM优化与性能分析
CUDAGEMMGPU优化Github开源项目性能分析矩阵乘法
该项目展示了一系列针对通用矩阵乘法(GEMM)的CUDA内核优化实现。内容涵盖从基础到高度优化的多个GEMM内核版本,并提供了详细的性能分析。这些内核适用于任意矩阵大小,并针对NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU进行了参数调优。项目包含Docker环境配置说明、编译运行指南,以及FP32和FP16 GEMM的性能对比,直观展示了不同优化技术对性能的影响。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API，允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定，使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口，支持将Python代码无缝移植到.NET环境，适用于Windows、Linux和MacOS系统，并支持CPU和GPU版本。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
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ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
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