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cudaKDTree

CUDA加速的左平衡k-d树构建与查询库

CUDAk-d树数据结构查询算法GPU计算Github开源项目

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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介绍相关项目
kdtree-rs - Rust实现的K维树库 支持快速空间索引和邻近搜索
GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引
kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库，用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好，适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。
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。
ppl.llm.kernel.cuda - 优化大语言模型计算的CUDA内核库
AI计算CUDAGPU加速GithubPPL LLM开源项目深度学习
ppl.llm.kernel.cuda是PPL.LLM系统的核心组件，为大语言模型提供CUDA内核实现。该项目针对Ampere和Hopper架构优化，支持x86_64和arm64平台。它提供简单的构建流程，包含NCCL和JIT编译选项，便于性能调优。作为开源项目，ppl.llm.kernel.cuda旨在提高大规模语言模型的计算效率，为AI开发提供底层支持。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
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。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。
how-to-optim-algorithm-in-cuda - 记录如何基于 cuda 优化一些常见的算法
CUDAGithubOneFlowPyTorch开源项目深度学习算法优化
本项目详尽介绍了基于CUDA的算法优化方法，涉及从基本元素操作到高级并行处理，包括多个CUDA示例和性能评测。此外，配合专业课程及学习笔记，适用于各层次对CUDA感兴趣的人士。项目还整合了多种教程和代码示例，助力快速学习和应用CUDA优化技术。
cuvs - 高性能GPU向量搜索与聚类框架
GPUGithubRAPIDScuVS向量搜索开源项目聚类算法
cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架，专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言，实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS，也可将其集成到其他系统中，从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。
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。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
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