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nerfacc

NeRF训练与推理的PyTorch加速工具箱

NerfAccPyTorch加速工具体渲染NeRFGithub开源项目

NerfAcc是一款基于PyTorch的NeRF加速工具箱，专注于辐射场体积渲染中的高效采样。这款工具无需大幅度修改现有代码，即可显著加速多种NeRF模型的训练过程。NerfAcc提供纯Python接口与灵活API，只需简单定义sigma_fn和rgb_sigma_fn函数即可实现加速。支持CUDA加速，并提供易于安装的预构建轮包。详细信息请参考NerfAcc官方网站。

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介绍相关项目
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架，专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计，支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点，帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档，用户可以轻松开始使用NeMo框架，无论是在任何云端还是本地环境中。
Automatic-Circuit-Discovery - 推进神经网络可解释性研究的自动化工具
ACDCGithub可解释性开源项目机器学习神经网络自动电路发现
Automatic Circuit DisCovery (ACDC)项目提供了一套自动化工具，用于探索神经网络内部机制，提高模型可解释性。项目包含NeurIPS 2023聚焦论文的配套代码，实现了ACDC算法、计算图编辑功能和可编辑计算图的底层实现。基于TransformerLens库开发，支持Python 3.8+环境，并提供完整的安装和使用文档。该工具为研究人员提供了深入分析神经网络内部结构的新方法。
flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具
FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络
FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。
NeuroCraft - 简化神经网络开发流程的直观平台
AI工具人工智能模型训练模型设计模型部署神经网络
NeuroCraft是一个创新的神经网络开发平台，提供设计、训练和部署神经网络的综合解决方案。该平台采用简洁的拖放界面，简化模型设计过程，支持实时观察模型学习并灵活配置训练参数。NeuroCraft还提供多样化的部署选项，方便将模型集成到现有系统或用于应用内预测。这个平台适合各级人工智能从业者使用，有助于高效管理神经网络的全生命周期。
lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器 显著提升训练速度
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Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器，大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境，在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性，是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递，实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率，并集成了最新的球谐函数稀疏化技术，大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持，适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
warp - 用于高性能模拟和图形计算的Python框架
GPU加速GithubNVIDIA WarpPython框架图形编程开源项目高性能模拟
Warp是NVIDIA开发的Python框架,用于高性能模拟和图形计算。它将Python函数编译为可在CPU或GPU上运行的高效内核代码。Warp为空间计算提供丰富原语,便于开发物理模拟、感知、机器人和几何处理程序。其可微分内核可用于机器学习。Warp支持多种操作系统和CPU架构,适用于科研和工业应用。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
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neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。
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