3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesCUDA Libraries
Collections of algorithms and data structures specifically optimized for NVIDIA GPU hardware.
Distinct from High-Performance and Parallel Computing: Focuses on the library of primitives rather than a general high-performance computing environment.
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Awesome CUDA Libraries GitHub Repositories
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- thrust/thrust
thrust/thrust
5,003GitHub पर देखेंThrust एक हेटेरोजेनियस कंप्यूटिंग लाइब्रेरी और C++ टेम्पलेट लाइब्रेरी है जो डेटा-पैरेलल ऑपरेशन्स को निष्पादित करने के लिए हाई-लेवल टेम्पलेट्स का संग्रह प्रदान करती है। यह एक पैरेलल एल्गोरिदम लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है जिसे मल्टीकोर CPUs और NVIDIA GPU हार्डवेयर सहित विभिन्न हार्डवेयर बैकएंड पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ्रेमवर्क हेडर-ओनली इम्प्लीमेंटेशन और CPU तथा GPU मेमोरी और निष्पादन मॉडल के बीच अंतर को एब्स्ट्रैक्ट करने के लिए एक जेनेरिक-प्रोग्रामिंग पॉलिसी इंटरफेस का उपयोग करता है। यह होस्ट RAM और डिवाइस VRAM में तत्वों तक पहुँचने के लिए एक समान इंटरफेस प्रदान करने के लिए इटररेटर-आधारित डेटा एब्स्ट्रैक्शन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी पैरेलल डेटा सॉर्टिंग और बड़े डेटासेट में मानों की गणना के लिए एग्रीगेट रिडक्शन प्रोसेसिंग सहित पैरेलल प्रोसेसिंग क्षमताओं को कवर करती है। ये ऑपरेशन्स GPU हार्डवेयर पर उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए CUDA पैरेलल प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी के माध्यम से प्रबंधित किए जाते हैं।
Provides a robust set of CUDA-based algorithms and data structures for high-performance GPU computing.
C++ - nvidia/nccl
NVIDIA/nccl
4,816GitHub पर देखेंNCCL is a high-performance communication library and distributed GPU computing framework designed for executing collective and point-to-point data exchanges across multiple GPUs in single or multi-node systems. It serves as an RDMA GPU transport layer and memory orchestrator, facilitating high-bandwidth synchronization of data and model gradients for distributed GPU training and inference. The library is distinguished by its ability to execute communication primitives directly from GPU kernels, removing the host CPU from the critical path. It utilizes topology-aware path selection to optimize
A high-performance library for executing all-reduce, broadcast, and all-gather operations using CUDA and NVIDIA GPU interconnects.
C++ - juliagpu/cuda.jl
JuliaGPU/CUDA.jl
1,409GitHub पर देखेंCUDA.jl provides a programming interface for executing custom kernels and performing parallel array computing directly on NVIDIA graphics hardware using the Julia language. It serves as a framework for compiling and scheduling user-defined functions across multiple processing cores, enabling high-performance data processing and task synchronization. The library distinguishes itself through a custom compiler backend that translates high-level language functions into hardware-specific machine code. It manages complex hardware interactions through asynchronous stream scheduling, unified memory m
Connects high-performance hardware libraries to applications for faster mathematical and deep learning computations.
Juliacudagpuhacktoberfest
