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大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

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。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
keploy - 基于用户流量的自动化API测试生成工具
API测试GithubKeploy开发工具开源项目持续集成测试自动化
Keploy是一款基于用户流量的API测试工具,可快速生成测试用例和模拟数据。该工具不仅记录API调用,还能捕获数据库操作并在测试时重放。Keploy支持多种编程语言,可与CI/CD流程集成,并提供综合测试覆盖率。通过eBPF技术实现无代码集成,Keploy为开发者提供了一种高效的API测试解决方案。
QuEST - 多平台高性能量子计算模拟工具包
GithubQuEST开源软件开源项目量子电路量子计算模拟高性能计算
QuEST是一款开源的高性能量子计算模拟工具包。它支持多线程、GPU加速和分布式计算,可在多种硬件平台上运行。QuEST提供了丰富的功能,包括密度矩阵、通用幺正操作、退相干通道和厄米算符模拟等。该工具包易于使用,无需安装,兼容多种编译器,为量子计算研究提供了强大的模拟能力。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具,兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务,数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域,并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
heavydb - 开源关系型列式数据库引擎 支持CPU和GPU高性能计算
GPU加速GithubHeavyDBSQL大数据处理开源项目数据库引擎
HeavyDB是一款开源的SQL关系型列式数据库引擎,利用CPU和GPU的并行计算能力,可在毫秒级查询数十亿行数据,无需索引或预处理。支持混合CPU/GPU及纯CPU系统,采用多级缓存和即时查询编译技术优化性能。适用于大规模数据分析场景,提供高效的查询处理能力。
kopylot - Kubernetes集群管理与监控的开源AI助手
AI助手DevOpsGithubKoPylotKubernetes开源开源项目
KoPylot是一个开源的AI驱动Kubernetes助手,为开发者和DevOps工程师提供集群管理和监控支持。该工具具备资源审计、问题诊断和基于对话生成kubectl命令等功能,通过OpenAI API实现智能交互。KoPylot基于Python开发,安装便捷,有助于简化Kubernetes日常操作。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
lectures - GPU并行计算技术与高性能编程系列讲座
CUDAGPU编程GithubPyTorch并行计算开源项目深度学习
讲座系列涉及CUDA、PyTorch优化、量化技术和稀疏计算等GPU编程前沿话题。由行业专家授课,内容包括性能分析、内存架构和优化方法。结合理论和实践,帮助学习者掌握并行计算技能,增强GPU编程水平。面向对GPU加速和深度学习优化感兴趣的技术人员。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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