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cudaKDTree

CUDA加速的左平衡k-d树构建与查询库

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。

kompute - 通用GPU计算框架,支持AMD、Qualcomm和NVIDIA显卡
GPU加速GithubKomputeLinux基金会Vulkan开源项目机器学习
快速、移动友好且异步的通用GPU计算框架,专为高级GPU加速优化。支持Python和C++并兼容Vulkan,适用于机器学习、移动开发和游戏开发。由Linux基金会支持,社区活跃,示例丰富。
cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库,提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式,显著提升性能,主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心,为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用,为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库
GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习
ThunderSVM是一个开源的支持向量机库,通过GPU和多核CPU加速计算,显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能,支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口,跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数,便于用户快速上手。作为高效的SVM实现,ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上,ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速,已被多个知名机器学习项目采用。
open-gpu-kernel-modules - NVIDIA驱动程序fork版实现RTX 4090 GPU间直接通信
GPUGithubLinux驱动NVIDIAP2P支持PCIe开源项目
这个项目是NVIDIA驱动程序的一个分支,为RTX 4090显卡添加了点对点(P2P)通信支持。通过直接利用PCIe总线进行GPU间数据传输,该方案绕过了传统的MAILBOXP2P接口。项目成功实现了P2P功能,并与NCCL兼容,可显著提高多GPU系统性能。这种创新方法遵循PCIe规范,有望被纳入上游驱动程序,为NVIDIA GPU用户提供更高效的计算能力。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
fcl - 高效灵活的三维碰撞检测和距离计算库
3D几何模型C++FCLGithub开源项目碰撞检测距离计算近距离查询
FCL是一个开源的C++库,专门用于三维几何模型的碰撞检测、距离计算和容差验证。它支持多种基本几何形状和复杂网格模型,提供高效的算法实现连续碰撞检测和接触信息计算。FCL适用于机器人技术、游戏开发和虚拟现实等领域,提供跨平台支持和简洁的API接口,是进行三维空间分析和交互的有力工具。FCL支持广义碰撞检测,能够高效处理大规模场景中的多物体碰撞问题。它采用层次包围盒树结构加速计算,并提供灵活的配置选项,允许用户根据具体需求调整性能和精度的平衡。
k3d - 基于容器的轻量级 Kubernetes 集群管理工具
DockerGithubKubernetesk3dk3s容器化开源项目
k3d 是一款开源工具,用于快速创建基于容器的 k3s Kubernetes 集群。它能在单台机器上通过 Docker 构建多节点 k3s 集群,简化了 Kubernetes 的本地开发、测试和学习过程。k3d 具备集群创建、管理和负载均衡等功能,为云原生开发提供便利。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架,基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API,支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型,便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息,请查阅文档和示例笔记本。
libpointmatcher - 快速点云配准的模块化C++库
C++库GithubICP算法开源项目机器人视觉点云配准
libpointmatcher是一个开源的模块化C++库,实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域,支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式,可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率,同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项,允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程,方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证,适用于学术研究和商业项目。
resource-stream - CUDA和GPU加速计算综合资源库
CUDAGPU编程GithubNVIDIA并行计算开源项目性能优化
Resource Stream汇集了丰富的CUDA和GPU加速计算资源,包括书籍、论文、教程和代码实现。项目涵盖Triton和torch.compile()等高级优化工具,为开发者提供全面的学习材料和实践指南,助力高效并行计算和GPU性能优化。
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