Bibliothèques écrites en Cuda
instant-ngp
Primitives graphiques neuronales instantanées: NeRF ultra-rapide et plus encore.
- 13.4k
- GNU General Public License v3.0
deep-high-resolution-net.pytorch
Le projet est une mise en œuvre officielle de notre article CVPR2019 "Apprentissage profond de la représentation à haute résolution pour l'estimation de la pose humaine".
- 4.1k
- MIT
blocksparse
Noyaux GPU efficaces pour la multiplication et la convolution de matrices clairsemées de blocs.
- 948
- MIT
nv-wavenet
Implémentation de référence de l'inférence wavenet autorégressive en temps réel.
- 700
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
instant-ngp-Windows
Primitives graphiques neuronales instantanées: NeRF ultra-rapide et plus encore.
- 458
- GNU General Public License v3.0
MegBA
MegBA: une bibliothèque distribuée basée sur GPU pour l'ajustement de bundles à grande échelle.
- 368
- Apache License 2.0
raft
RAFT contient des algorithmes et des primitives fondamentaux largement utilisés pour la science des données, les graphes et l'apprentissage automatique. (par rapidsai).
- 278
- Apache License 2.0
dietgpu
Implémentation GPU d'un encodeur et d'un décodeur d'entropie ANS (système numérique asymétrique) rapide et généralisé, avec des extensions pour la compression sans perte de types de données numériques et autres dans les applications HPC/ML.
- 247
- MIT
TorchPQ
Recherche approximative du voisin le plus proche avec quantification du produit sur GPU dans pytorch et cuda.
- 173
- MIT
cuhnsw
Implémentation CUDA de l'algorithme Hierarchical Navigable Small World Graph.
- 88
- Apache License 2.0
CUB
CE RÉFÉRENTIEL A DÉMÉNAGÉ VERS github.com/nvidia/cub, QUI EST AUTOMATIQUEMENT EN MIROIR ICI..
- 71
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
array-language-comparisons
Une comparaison des langages et bibliothèques de tableaux: APL, J, BQN, Q, Julia, R, NumPy, Nial, Futhark, SaC et ArrayFire.
- 60
- MIT
xgboost-node
Exécutez le modèle XGBoost et faites des prédictions dans Node.js.
- 33
- GNU General Public License v3.0
kobra
Moteur de jeu orienté recherche explorant les techniques de rendu de pointe (par vedavamadathil).
- 21
LSQR-CUDA
Il s'agit d'une implémentation LSQR-CUDA écrite par Lawrence Ayers sous la supervision de Stefan Guthe de l'institut GRIS de la Technische Universität Darmstadt. La bibliothèque LSQR a été créée par Chris Paige et Michael Saunders.
- 11
- MIT
SBNN
Réseau neuronal binarisé singulier basé sur les opérations binaires GPU (voir notre article SC-19).
- 10
- GNU General Public License v3.0
FirstCollisionTimestepRarefiedGasSimulator
Ce simulateur calcule toutes les intersections possibles pour un très petit pas de temps pour un modèle particulaire.
- 2