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keops

大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

KeOpsGPU计算自动微分符号矩阵核方法Github开源项目

KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。

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介绍相关项目
neanderthal - Clojure高性能矩阵和线性代数计算库
BLASClojure库GithubNeanderthal开源项目矩阵计算线性代数
Neanderthal是基于BLAS和LAPACK优化的Clojure矩阵和线性代数计算库，支持CPU和GPU。该开源项目遵循Eclipse Public License，为科学计算和机器学习等领域提供高效数学运算工具。开发者可通过官方网站获取详细文档和使用指南。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
raft - 可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习
CUDAGPU加速GithubRAFT向量搜索开源项目机器学习
RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库，可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分，能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性，如循环、条件语句、递归和闭包，并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化，在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库
GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱
PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库，支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能，可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型，支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning，适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
cudaKDTree - CUDA加速的左平衡k-d树构建与查询库
CUDAGPU计算Githubk-d树开源项目数据结构查询算法
cudaKDTree是一个基于CUDA的k-d树库,提供高效的构建和查询功能。它支持多种可定制输入数据类型,可在主机和GPU上构建树结构。该库提供三种设备端构建器,在性能和内存使用间权衡。支持空间k-d树和Bentley风格的平衡k-d树,适用于多种数据类型。还包含多种遍历算法,如最近点查找(FCP)和k近邻(KNN)等示例查询。
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