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8 Repos

Awesome GitHub RepositoriesParallel Iterators

Abstractions that transform sequential data structures into parallel streams for multi-threaded processing.

Distinct from Parallel Data Transformation: Distinct from Parallel Data Transformation: focuses on the iterator-based interface for data partitioning rather than general transformation logic.

Explore 8 awesome GitHub repositories matching data & databases · Parallel Iterators. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Parallel Iterators GitHub Repositories

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  • genesis-embodied-ai/genesis-worldAvatar von Genesis-Embodied-AI

    Genesis-Embodied-AI/genesis-world

    29,351Auf GitHub ansehen↗

    Genesis World is an embodied AI simulation platform designed for training robotic agents through physics-based interactions. It centers on a multi-physics simulation engine that integrates rigid body, particle, and finite element method dynamics, supported by a parallel simulation kernel compiler that translates Python functions into optimized GPU and CPU kernels. The platform features a photorealistic robot renderer that utilizes path-tracing and Gaussian Splatting to generate synthetic training data. It includes a domain randomization framework to vary lighting and physical parameters acros

    Accelerates data-parallel computations by distributing top-level simulation loop iterations across hardware threads.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗29,351
  • exaloop/codonAvatar von exaloop

    exaloop/codon

    16,803Auf GitHub ansehen↗

    Codon is an LLVM-based Python compiler and statically typed implementation that translates source code into optimized machine instructions. It functions as a high-performance numerical backend and a GPU computing framework designed to remove runtime overhead. The project implements a compiled alternative to NumPy, translating array logic directly into machine code. It differentiates itself by generating specialized hardware kernels for graphics processors and utilizing static type inference to enable aggressive machine-code optimization. The system provides capabilities for parallel workload

    Distributes loop iterations across physical hardware threads to maximize CPU throughput.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗16,803
  • rayon-rs/rayonAvatar von rayon-rs

    rayon-rs/rayon

    13,071Auf GitHub ansehen↗

    Rayon is a data parallelism library for Rust that provides a framework for converting sequential computations into parallel operations. It enables the transformation of standard data structures and loops into parallel iterators, allowing workloads to be distributed across multiple processor cores. By utilizing a work-stealing scheduler, the library dynamically balances tasks to maximize throughput and minimize execution time. The library distinguishes itself through its focus on safe, scoped task synchronization, which ensures that all spawned operations complete before a scope exits to preve

    Transforms sequential data structures into parallel iterators to partition work across multiple processor cores.

    Rust
    Auf GitHub ansehen↗13,071
  • uxlfoundation/onetbbAvatar von uxlfoundation

    uxlfoundation/oneTBB

    6,678Auf GitHub ansehen↗

    oneAPI Threading Building Blocks (oneTBB)

    Provides parallelfor and parallelreduce algorithms that split data ranges into chunks for concurrent processing.

    C++composabilityflowgraphheterogeneousprogramming
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  • j3ssie/osmedeusAvatar von j3ssie

    j3ssie/Osmedeus

    6,425Auf GitHub ansehen↗

    Osmedeus is a security workflow orchestration engine that coordinates AI agents, shell commands, and scanning tools through declarative YAML pipelines. It functions as a distributed security scanner, a declarative workflow automator, and an AI agent framework for security, enabling automated multi-step security analysis with conditional branching, parallel execution, and distributed workers. The engine distinguishes itself through a hybrid runner model that executes workflow steps on the local host, inside Docker containers, or over SSH to remote machines, selected per step or module. It supp

    Processes lists of items in parallel within workflow steps using a foreach executor.

    Go
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  • arrayfire/arrayfireAvatar von arrayfire

    arrayfire/arrayfire

    4,888Auf GitHub ansehen↗

    ArrayFire ist ein hardware-agnostisches Compute-Framework und eine JIT-kompilierte Tensor-Engine für numerische Hochleistungsberechnungen. Es dient als GPU-Bibliothek für numerische Berechnungen und Toolkit für parallele Signalverarbeitung, das Hardware-Backends abstrahiert und es ermöglicht, denselben Code auf verschiedenen GPU-Architekturen und CPUs auszuführen. Das Projekt zeichnet sich durch eine JIT-Engine aus, die Ausdruckskompilierung verwendet, um Operationen zu verschmelzen und den Speicher-Overhead zu minimieren. Es nutzt einen verzögerten Ausführungsgraphen zur Optimierung von Berechnungsketten und bietet Interoperabilitäts-Primitive, um Daten und Ausführungskontexte mit externen Compute-Plattformen wie CUDA und OpenCL zu teilen. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Fähigkeiten ab, einschließlich paralleler linearer Algebra, digitaler Signalverarbeitung und beschleunigter Computer Vision. Sie bietet Werkzeuge für die Implementierung von maschinellem Lernen, Simulationen für Finanzmodelle und die Lösung partieller Differentialgleichungen für physikalische Systemsimulationen. Das Tensor-Managementsystem verwaltet die Zuweisung mehrdimensionaler Arrays, Slicing sowie Datentransfers zwischen Host und Gerät.

    Distributes high-level loop iterations across physical hardware threads to maximize GPU and CPU throughput.

    C++arrayfirecc-plus-plus
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  • duemunk/asyncAvatar von duemunk

    duemunk/Async

    4,565Auf GitHub ansehen↗

    Async ist eine Swift-Bibliothek, die einen Wrapper für Grand Central Dispatch bereitstellt, um die Verwaltung asynchroner Aufgaben und Warteschlangen zu vereinfachen. Sie fungiert als Task-Scheduler für die Ausführung, Zeitsteuerung und Orchestrierung von Codeblöcken. Das Projekt enthält einen Task-Chainer, um Operationen über verschiedene Threads hinweg ohne verschachtelte Callback-Strukturen zu sequenzieren, sowie einen Concurrent-Loop-Wrapper, der Iterationen über mehrere Threads verteilt. Zudem bietet es ein Token-basiertes Abbruchsystem, um ausstehende Operationen in der Ausführungswarteschlange zu verfolgen und zu entfernen, bevor sie ausgeführt werden. Die Bibliothek deckt das Concurrency-Management durch die Koordination asynchroner Gruppen und die Synchronisation mehrerer Aufgaben ab, um Aktionen bei kollektivem Abschluss auszulösen.

    Runs multiple blocks of code simultaneously by wrapping concurrent iteration functions to reduce total processing time.

    Swift
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  • rust-ndarray/ndarrayAvatar von rust-ndarray

    rust-ndarray/ndarray

    4,290Auf GitHub ansehen↗

    ndarray ist eine Bibliothek für mehrdimensionale Arrays für Rust, die als Framework für lineare Algebra und wissenschaftliches Rechnen dient. Sie bietet die Kerninfrastruktur für die Erstellung und Manipulation von n-dimensionalen Arrays und fungiert sowohl als paralleler Array-Prozessor als auch als Toolkit für numerische Datenanalysen. Die Bibliothek zeichnet sich durch effizientes Slicing und Memory-Views aus, was den Datenaustausch ohne Kopieren ermöglicht. Sie nutzt optimierte Backend-Mathe-Bibliotheken für schnelle Matrixmultiplikationen und verteilt rechenintensive mathematische Iterationen auf mehrere CPU-Threads, um die Verarbeitung zu beschleunigen. Das Projekt deckt ein breites Spektrum mathematischer Operationen ab, darunter elementweise Arithmetik, achsenbasierte Datenaggregation und Skalarproduktberechnungen. Zudem sind umfassende Hilfsprogramme für die Array-Manipulation enthalten, wie Reshaping, Flattening, Stacking und die Generierung von Koordinatengittern, sowie Unterstützung für die randomisierte Array-Generierung und Serialisierung.

    Distributes element-wise operations and axis reductions across multiple CPU cores using parallel iterators.

    Rust
    Auf GitHub ansehen↗4,290
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Parallel Data Transformation
  4. Parallel Iterators

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  • Chunked Range IterationsSplits large data ranges into smaller blocks and processes them concurrently using parallel_for and parallel_reduce patterns. **Distinct from Parallel Iterators:** Distinct from Parallel Iterators: focuses on chunking a contiguous range into blocks for parallel iteration, not general iterator-based data partitioning.
  • Hardware-Threaded Loop DistributionDistributes high-level simulation loop iterations across physical hardware threads to maximize GPU/CPU throughput. **Distinct from Parallel Iterators:** Focuses on the mapping of simulation loops to hardware threads, whereas Parallel Iterators are general data-structure abstractions.