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extension-cpp

PyTorch自定义C++/CUDA运算符扩展示例

extension-cpp项目演示了为PyTorch开发C++/CUDA扩展的方法,包括实现自定义CPU和CUDA内核的mymuladd运算符。项目提供构建和测试指南,以及Python、C++和CUDA版本的性能对比。适用于PyTorch 2.4+,是学习PyTorch扩展开发的实践示例。

awesome-cpp - 全面的C++框架、库和工具集合
C++Github开源库开源项目框架编程资源
此项目是一个综合性的C++资源集合,包含了各种框架、库和工具。涵盖范围广泛,从标准库到人工智能、音频处理和游戏引擎等领域。除了代码库外,还提供了学习资源、开发工具和社区信息。适合各级别的C++开发者参考和使用,有助于技能提升和问题解决。
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。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
cutlass - 高性能矩阵乘法与混合精度计算的CUDA C++模板库
CUDACUTLASSGEMMGithubTensor Core开源项目高性能矩阵运算
CUTLASS是一个高性能CUDA C++模板库,旨在高效实现矩阵乘法(GEMM)及其扩展运算。支持各种精度与多个NVIDIA架构,如Volta、Turing、Ampere和Hopper。该库的模块化设计方便用户构建和优化自定义核心和应用程序。3.5.1版本新增特性以提升性能并增加新架构支持。
YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理
CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测
本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理,支持目标检测、语义分割和身体姿态估计,包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试,提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤,是开发计算机视觉应用的参考资料。
LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程 从张量运算到数据加载的全面指南
GPU计算GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络自动求导
该项目是一个PyTorch核心概念教程系列,包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码,旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行,便于实践学习。
EffectiveModernCppChinese - 现代C++编程技巧全面解析
C++Effective Modern C++Github开源项目现代C++编程翻译
EffectiveModernCppChinese项目是《Effective Modern C++》的中文翻译版本。该资源涵盖现代C++的核心概念和最佳实践,包括类型推导、智能指针、移动语义和并发编程等。项目提供在线阅读和PDF下载,适合希望精进C++技能的开发者学习参考。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
autodiff - 高效直观的C++17自动微分库
C++库Githubautodiff导数计算开源项目自动微分表达式树
autodiff是一个C++17自动微分库,通过现代编程技术实现高效的导数计算。支持前向和反向模式,只需少量代码修改即可处理复杂函数。该库适用于机器学习、优化和科学计算领域,为开发者提供灵活的自动微分功能。
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