基于 OpenGL 的 Android 图像与相机滤镜库，通过 GPU 着色器实时处理画面，支持 JNI 调用和计算着色器，适合给相机或图片应用加滤镜。

一套用 CPU、GPU 和 APU 做纹理与 3D 模型压缩、优化和分析的工具集，支持 BC、ASTC、ETC 等格式，帮图形开发者减小资源体积并检查画质。

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 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。

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。

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 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。

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。

面向 LLM 推理服务的高性能 CUDA 内核库，提供注意力、MoE 等算子的 JIT 实现，用来加速 GPU 上的大模型推理。

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。

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。

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。

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。

在本地 GPU 和 NPU 上直接跑优化后的大模型，帮用户发现并启动本地 AI 应用，省去自己折腾推理环境的麻烦。

免费开源的跨平台屏幕录制工具，支持 GPU 加速、无水印无订阅，内置语音转文字，适合快速录制产品演示视频。

GPU 加速的数据预处理库，提供高度优化的图像、音频处理算子和执行引擎，解决深度学习训练中数据管道拖慢 GPU 的瓶颈。

一站式桌面工具，用本地 Whisper、FunASR 等模型离线把视频转成字幕，还能翻译、AI 配音、声音克隆和烧录字幕，支持批量处理与全平台 GPU 加速。

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。

面向 Apple silicon 的数组计算框架，让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理，省去折腾 CUDA 的麻烦。

跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。

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。

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。

在骁龙设备的 NPU、GPU 和 CPU 上本地跑大模型和多模态模型，几行代码就能接入，省去自己适配硬件的麻烦。

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。

给 LLM 推理加速的 KV Cache 层，可对接 vLLM 等框架，复用和缓存键值对来降低显存占用、提升吞吐，支持 CUDA 和 ROCm。

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。

把深度学习模型编译到 CPU、GPU 及各类加速器上运行的开源编译器框架，通过统一中间表示和自动调优提升推理性能。

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。

本地运行的网络录像机，接入 IP 摄像头后实时做目标检测，识别到人、车等对象再触发录像和 MQTT 通知，画面不出家门。

在任意 M 系列 MacBook 上仅用约 2GB 内存跑 Gemma 4 26B-A4B 大模型推理，靠 Metal GPGPU 把 MoE 模型塞进本地设备。

把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。

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。

面向云端和数据中心的高性能推理服务端，支持多种深度学习框架模型部署，并可在边缘设备上运行。

基于 PyTorch 的图神经网络库，提供图卷积等 GNN 模型的构建与训练组件，省去自己实现图数据结构和消息传递的麻烦。

Rust 写的张量库和深度学习框架，兼顾灵活性与效率，支持自动微分、跨平台后端和内核融合，可训练和部署神经网络。

轻量级命令行视频播放器，基于 FFmpeg 解码，支持硬件加速、字幕渲染和脚本扩展，适合在终端或嵌入其他应用中播放音视频。

用纯 Rust 从零实现的开源非线性视频编辑器，支持多轨道剪辑与视频处理，适合想要轻量、高性能剪辑工具的用户。

在 Linux 上通过 Docker 和 RDP 运行 Windows 应用，实现接近原生的无缝集成，省去双系统或复杂虚拟机的麻烦。

在浏览器里直接跑 Hugging Face 的 Transformer 模型，不用后端服务器，前端就能做文本、视觉等机器学习推理。