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3 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesHardware-Threaded Loop Distribution

Distributes 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.

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Awesome Hardware-Threaded Loop Distribution GitHub Repositories

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

    Genesis-Embodied-AI/genesis-world

    29,351Voir sur GitHub↗

    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
    Voir sur GitHub↗29,351
  • exaloop/codonAvatar de exaloop

    exaloop/codon

    16,803Voir sur GitHub↗

    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
    Voir sur GitHub↗16,803
  • arrayfire/arrayfireAvatar de arrayfire

    arrayfire/arrayfire

    4,888Voir sur GitHub↗

    ArrayFire est un framework de calcul agnostique au matériel et un moteur de tenseurs compilé JIT conçu pour le calcul numérique haute performance. Il sert de bibliothèque de calcul numérique GPU et de toolkit de traitement du signal parallèle qui abstrait les backends matériels, permettant à la même base de code de s'exécuter sur diverses architectures GPU et CPU. Le projet se distingue par un moteur JIT qui utilise la compilation d'expressions pour fusionner les opérations et minimiser la surcharge mémoire. Il emploie un graphe d'exécution différée pour optimiser les chaînes de calcul et fournit des primitives d'interopérabilité pour partager des données et des contextes d'exécution avec des plateformes de calcul externes comme CUDA et OpenCL. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant l'algèbre linéaire parallèle, le traitement du signal numérique et la vision par ordinateur accélérée. Elle fournit des outils pour l'implémentation de l'apprentissage automatique, la simulation de modélisation financière et la résolution d'équations aux dérivées partielles pour les simulations de systèmes physiques. Son système de gestion de tenseurs gère l'allocation de tableaux multidimensionnels, le découpage et les transferts de données hôte-périphérique.

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

    C++arrayfirecc-plus-plus
    Voir sur GitHub↗4,888
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