extension-cpp

PyTorch自定义C++/CUDA运算符扩展示例

PyTorch C++扩展 CUDA扩展自定义操作性能优化 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

rust-llama.cpp - Rust语言下的LLaMA模型绑定库

GPUGithubLLama.cppRust开源项目模型绑定

rust-llama.cpp是一个开源项目，为LLaMA.cpp提供Rust语言绑定。这个库使开发者能在Rust环境中集成和使用LLaMA大语言模型。项目支持cuBLAS、OpenBLAS和OpenCL等硬件加速选项，并已实现GPU（Metal）支持。通过简洁的API接口，开发者可以方便地加载模型和生成文本。rust-llama.cpp还支持GGUF格式，为Rust开发者提供了一个功能全面的LLaMA模型集成工具。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库，提供多种性能优化方案

CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型

CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库，通过权重量化、层融合、批次重排序等技术，显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型，包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型，兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。

tensor - 实现轻量级1D张量库模仿PyTorch和NumPy功能

C语言GithubPython模块Tensor内存管理开源项目数据切片

该项目用C语言实现了一个简单的1D浮点张量库，功能类似PyTorch的Tensor和NumPy的ndarray。库支持高效切片操作，并提供Python接口。通过展示张量对象如何管理Storage和View来实现高效内存利用，帮助开发者理解底层张量操作原理。项目还演示了如何将C代码封装为Python模块，并使用pytest进行测试。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

codebert-cpp - 训练于GitHub代码库的C++代码分析模型

C++CodeBERTGithubHuggingface代码生成开源项目机器学习模型模型预训练

CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型，经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模，主要用于CodeBERTScore评分系统，也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目，CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。

llama-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口

AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成

llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。

cccl - 统一的CUDA C++核心库集合提升开发效率

C++CCCLCUDAGithubNVIDIA并行计算开源项目

CUDA C++ Core Libraries (CCCL) 整合了Thrust、CUB和libcudacxx三个主要CUDA C++库。CCCL为开发者提供高效、安全的编程工具，简化CUDA开发流程。该项目支持多个CUDA工具包版本，具有跨平台兼容性，并通过持续更新来确保API稳定和性能提升。CCCL旨在成为CUDA C++开发的标准库，为GPU编程提供全面支持。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

Dive-into-DL-PyTorch - PyTorch实现与教程

项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch，适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景，只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档，通过Docsify部署，方便在线或本地浏览和运行。

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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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