统一管理 GPU 集群，调度 vLLM、SGLang 等推理引擎做高性能模型服务，还能按需开出可 SSH 登录的 GPU 实例。
用 Rust 写的跨平台 GPU 加速终端模拟器，基于 OpenGL 渲染，主打高帧率和低延迟，适合嫌普通终端卡顿、想要更顺滑操作体验的开发者。
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎，能在普通 CPU 和消费级显卡上跑 LLaMA 等模型，支持量化以降低显存占用。
面向大语言模型的高吞吐、低显存推理与服务引擎，通过 PagedAttention 等优化显著提升并发吞吐并降低显存占用，适合部署在线推理服务。
开源监控系统与时序数据库，采集指标、配置告警规则并绘图展示，适合搭建从基础设施到 GPU 集群的可观测性平台。
用 Rust 打造的高性能多人协作代码编辑器，由 Atom 和 Tree-sitter 作者开发，主打低延迟编辑与实时协同编码。
用 Zig 编写、基于 GPU 加速的跨平台终端模拟器，界面采用各平台原生控件，启动快、功能全，适合追求流畅终端体验的开发者。
基于 GPU 渲染的跨平台终端模拟器，速度快、功能丰富，适合长期在终端里工作的人，支持 OpenGL 加速和分屏等特性。
把 NumPy 风格的 Python 代码自动微分、向量化并 JIT 编译到 GPU/TPU，写起来像 NumPy，跑起来像高性能计算。
本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。
微软官方的新版 Windows Terminal 终端模拟器，同时包含原版 Windows 控制台宿主，支持多标签、GPU 加速渲染和 WSL，替代老旧的 cmd 窗口。
用 Rust 写的 GPU 加速跨平台终端模拟器，同时内置终端复用功能，可替代 tmux 和传统终端，还支持串口连接。
基于 PyTorch 的深度学习优化库，通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术，让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。
单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案，通过逐层加载权重把显存需求压到极低，适合本地低配设备部署大模型。
开源本地 AI 推理引擎，无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型，提供兼容 OpenAI 的 API。
OpenAI 开源的通用语音识别模型，基于大规模弱监督训练，支持多语言转写、翻译和语种识别，开箱即用。
基于 TypeScript 的 Web 3D 游戏与渲染引擎，封装 WebGL/WebGPU/WebXR，让开发者直接在浏览器里搭建高性能 3D 场景和游戏。
开源可组合的可观测性平台，把 Prometheus、Loki、Elasticsearch 等多源指标、日志和链路数据统一做成仪表盘，并支持告警。
一本面向大模型工程实践的开源手册，系统讲解 GPU 训练、推理、调试、网络与扩展性等落地问题，帮工程师把模型真正跑起来。
基于 CTranslate2 重实现的 Whisper 语音转文字推理引擎，通过量化与高效推理大幅提速并降低显存占用，适合本地部署转录。
…ing from a Raspberry Pi 4 to high power GPU servers.
一套面向大模型训练的分布式并行框架，把数据、模型、流水线并行和异构训练整合成统一接口，让训练和推理更省显存、更快。
基于 WebGL、WebGPU、WebXR 和 glTF 的浏览器端图形运行时，用来在网页里跑 3D 游戏和交互场景，支持高斯泼溅等新渲染特性。
Triton 是一门面向 GPU 编程的类 Python 语言及其编译器，让开发者不用写 CUDA 就能写出接近手写性能的高效内核。
NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK，能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署，适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。
在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。
一套从数据工程、模型训练到部署迭代的完整教程，帮你把机器学习项目做成可上线的生产级应用。
用一份 YAML 配置就能微调大模型，靠分层流式加载让 8B 模型在 4GB 显存的笔记本 GPU 上跑起来，省去手写训练脚本和显存焦虑。
用陀螺仪数据做视频防抖，支持 GoPro、Insta360、索尼等相机，还能校正卷帘快门畸变，适合 FPV 和运动相机素材后期稳定。
GPU 加速的 RAW 图像编辑器，支持非破坏性编辑、蒙版和调色，用 Rust + Tauri 打造，打开大文件也不卡。
OpenAI Whisper 语音识别模型的 C/C++ 移植版，无需 Python 和 GPU 依赖，在普通 CPU 上就能跑语音转文字。
轻量级 C++ 网格优化库，通过顶点缓存重排、索引压缩和网格简化，让 3D 模型体积更小、GPU 渲染更快。
像 htop 一样在终端里实时查看 NVIDIA GPU 的进程占用、显存和利用率，还能导出指标接入 Grafana 做监控面板。
用 Rust 写的 GPU 加速终端模拟器，基于 Metal/Vulkan 渲染，桌面和浏览器里都能跑，适合追求流畅终端体验的开发者。
…tc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with lla…
快速且省显存的精确注意力实现，支持训练和推理，能显著加速 Transformer 长序列计算。
用 Python API 定义大模型，并借助 TensorRT 在 NVIDIA GPU 上做极致优化推理，还提供 Python/C++ 运行时来编排高性能服务。
把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。
让视频扩散模型在普通显卡上也能跑起来，通过帧打包技术大幅降低显存占用，实现实用的长视频生成。
统一的 PyTorch 训练框架，让同一份代码在单卡到上万张 GPU 上都能跑，免去改代码就能做预训练和微调。