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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。

delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议,用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享,使用REST API安全共享云数据集,通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据,无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程,使数据共享更加高效便捷。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
mig-parted - NVIDIA Ampere GPU分区管理工具
GithubMIGNVIDIA GPU分区编辑器开源项目系统管理配置管理
nvidia-mig-parted是一个开源的NVIDIA Ampere多实例GPU(MIG)分区管理工具。它支持系统管理员以声明式方式定义和应用多种MIG配置。通过命令行接口,管理员可以灵活地启用/禁用MIG、创建不同规格的MIG设备,并在集群中快速切换配置。这大大简化了GPU资源管理,提高了系统效率。
ZLUDA - 英特尔GPU上的高性能CUDA兼容层
CUDAGithubIntel GPUZLUDA开源项目性能替代方案
ZLUDA项目为英特尔GPU提供CUDA兼容层,使未修改的CUDA应用能在英特尔显卡上运行。它支持英特尔UHD集成显卡和即将推出的Xe系列GPU。作为概念验证,ZLUDA目前主要适用于GeekBench等程序,性能与OpenCL代码相近。该项目无需代码移植即可使现有应用在英特尔GPU上运行,但目前仍处于早期开发阶段。
rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架
GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目
rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包,用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等,能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程,助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
NeMo-Framework-Launcher - 云原生工具助力大规模AI模型高效训练
AI模型训练GithubNeMo Framework云原生工具分布式计算大规模语言模型开源项目
NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练,集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程,支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型,可扩展至数千GPU,支持大规模语言模型训练。
TornadoVM - 适用于异构硬件的Java程序自动化插件
GithubJavaOpenCLPTXSPIR-VTornadoVM开源项目
TornadoVM是一个针对OpenJDK和GraalVM的插件,能够在异构硬件上自动运行Java程序。它支持OpenCL、PTX和SPIR-V设备,包括多核CPU、专用GPU(如Intel、NVIDIA、AMD)、集成GPU(如Intel HD Graphics和ARM Mali)和FPGA(如Intel和Xilinx)。TornadoVM具有三个后端,可生成OpenCL C、NVIDIA CUDA PTX汇编和SPIR-V二进制文件,开发人员可以选择安装和运行所需的后端。
bridge-remix - 跨平台桥接工具 为32位经典游戏提供64位光线追踪渲染
DirectX9GithubNVIDIA RTX Remix开源项目桥接组件游戏渲染跨进程通信
NVIDIA RTX Remix Bridge是一个开源的跨平台桥接工具,用于将64位高质量光线追踪渲染技术引入32位经典游戏。该项目包括客户端和服务器组件,实现32位游戏与64位Remix Runtime dll的交互。开发者可使用Visual Studio和Meson构建项目,并通过拖放或启动器方式应用于游戏。RTX Remix Bridge支持多种游戏,包括经典和零售游戏,为游戏图形升级提供了便捷解决方案。
nncase - 神经网络编译器 优化AI加速器性能
AI加速器GithubK230nncase开源项目模型量化神经网络编译器
nncase是专为AI加速器设计的神经网络编译器,支持多输入输出和多分支结构。它采用静态内存分配,提供算子融合优化,支持浮点和uint8量化推理,以及基于校准数据集的后量化。nncase支持零拷贝加载平面模型,适用于K230、K510和K210等芯片。它提供丰富的操作符支持、使用指南和示例,以及完整的生态系统资源,有助于高效部署AI模型。
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豆包MarsCode

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