In Cuda geschriebene Bibliotheken
instant-ngp
Sofortige neuronale Grafikprimitive: blitzschnelles NeRF und mehr.
- 13.4k
- GNU General Public License v3.0
deep-high-resolution-net.pytorch
Das Projekt ist eine offizielle Umsetzung unseres CVPR2019-Papiers „Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation“.
- 4.1k
- MIT
nv-wavenet
Referenzimplementierung der autoregressiven Wavenet-Inferenz in Echtzeit.
- 700
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
instant-ngp-Windows
Sofortige neuronale Grafikprimitive: blitzschnelles NeRF und mehr.
- 458
- GNU General Public License v3.0
MegBA
MegBA: Eine GPU-basierte verteilte Bibliothek für umfangreiche Bundle-Anpassungen.
- 368
- Apache License 2.0
raft
RAFT enthält grundlegende, weit verbreitete Algorithmen und Grundelemente für Datenwissenschaft, Diagramme und maschinelles Lernen. (von rapidsai).
- 278
- Apache License 2.0
dietgpu
GPU-Implementierung eines schnellen verallgemeinerten ANS-Entropie-Encoders und -Decoders (asymmetrisches Zahlensystem) mit Erweiterungen für die verlustfreie Komprimierung numerischer und anderer Datentypen in HPC/ML-Anwendungen.
- 247
- MIT
TorchPQ
Ungefähre Suche nach nächsten Nachbarn mit Produktquantisierung auf der GPU in Pytorch und Cuda.
- 173
- MIT
cuhnsw
CUDA-Implementierung des Hierarchical Navigable Small World Graph-Algorithmus.
- 88
- Apache License 2.0
CUB
DIESES REPOSITORY WURDE NACH github.com/nvidia/cub VERSCHOBEN, WAS AUTOMATISCH HIER GESPIEGELT WIRD.
- 71
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
array-language-comparisons
Ein Vergleich von Array-Sprachen und -Bibliotheken: APL, J, BQN, Q, Julia, R, NumPy, Nial, Futhark, SaC und ArrayFire.
- 60
- MIT
xgboost-node
Führen Sie das XGBoost-Modell aus und treffen Sie Vorhersagen in Node.js.
- 33
- GNU General Public License v3.0
kobra
Forschungsorientierte Spiel-Engine, die modernste Rendering-Techniken erforscht (von vedavamadathil).
- 21
LSQR-CUDA
Dies ist eine LSQR-CUDA-Implementierung, geschrieben von Lawrence Ayers unter der Leitung von Stefan Guthe vom GRIS-Institut der Technischen Universität Darmstadt. Die LSQR-Bibliothek wurde von Chris Paige und Michael Saunders verfasst.
- 11
- MIT
SBNN
Singulares binarisiertes neuronales Netzwerk basierend auf GPU-Bit-Operationen (siehe unser SC-19-Papier).
- 10
- GNU General Public License v3.0
FirstCollisionTimestepRarefiedGasSimulator
Dieser Simulator berechnet alle möglichen Schnittpunkte für einen sehr kleinen Zeitschritt für ein Teilchenmodell.
- 2