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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
自托管的大模型对话界面,兼容 Ollama、OpenAI API 等后端,内置 RAG 与 MCP 支持,让团队快速搭建私有 AI 聊天入口。
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 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。
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。
…ing from a Raspberry Pi 4 to high power GPU servers.
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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
…tc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with lla…
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。
DeepSeek 开源的 Agent 编排框架,把模型、工具、记忆等所有能力都做成可插拔插件,方便按需拼装和扩展智能体。
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。
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。
为 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体提供技能、直觉、记忆与安全防护的性能优化层,让 AI 编程助手更稳定高效地干活。
用 5 秒语音样本克隆音色,实时合成任意文本的语音,基于 PyTorch/TensorFlow 的说话人编码与声码器流水线。
…etails <details <summary 中文 (ZH)</summary 中文 本补丁针对多GPU电脑进行了修正,并修复了退出应用时屏幕缩放异常的问题。 变更 - 修复关闭应用时 Windows 所有窗口文字短暂放大后恢复的问题。退出清理时执行的 nvidia-smi --gpu-reset 在 Windows 上会重启所有 G
支持自定义GPU优先比较函数,支持优先排序后的多GPU调用, func参数列表改变! python from flowline import run cli def func(dict, gpu id, sorted gpu ids): print(sorted gpu ids) return "CUDA VISIBLE DEVICES=
…并更新了文档与测试用例。在推理性能、硬件支持及自动并行方面也进行了优化,包括支持更多模型与参数配置、多GPU推理、国产硬件支持增强以及分布式训练流程优化等。 核心变更与增强功能 1. 基础设施强化 : - 新增Qwen2.5模型( 9157 ),Mixtral 8 22B。进一步丰富模型库。 - Tokenizer功能升级,现支持加载额外
1.2.9版本 1. 支持多卡推理(多进程实现多GPU、多CPU推理), text2vec 支持多卡推理(计算文本向量): [examples/computing embeddings multi gpu demo.py](https://github.com/shibing624/text2vec/blob/master/example
1.2.8版本 1. 支持多卡推理(多进程实现多GPU和多CPU推理), text2vec 支持多卡推理(计算文本向量): [examples/computing embeddings multi gpu demo.py](https://github.com/shibing624/text2vec/blob/master/example
…MA-Alpaca/blob/main/scripts/inference hf.py)现在支持使用多GPU进行推理( 272) - 修复了[alpaca data zh 51k.json](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/data/alpaca data z