ThunderKittens开源项目 – 简化CUDA深度学习核心编写

llama-jax是LLaMA的JAX实现，旨在利用Google Cloud TPU进行训练，提供高效、灵活的模型训练解决方案。

Q8 Kernels 是一个专门为高效实现8-bit核心运算而设计的库，支持FP8和INT8的快速计算。该库特别适合需要高性能计算的场景，如深度学习、高性能计算任务和嵌入式系统。通过优化8-bit核心运算的性能，Q8 Kernels 提供了快速的计算能力，帮助用户在各种应用中提升计算效率。

Copilot+ PC是迄今为止最快、最智能的Windows PC，配备强大的新硅芯片，具备超过40 TOPS的计算能力，全天候电池续航，能够访问最先进的AI模型，让用户体验到其他PC无法实现的功能。

MinText是一个基于JAX的可扩展大型语言模型的极简实现，提供了清晰模块化的LLaMA架构，易于修改和扩展。它支持在数千个加速器上扩展大型模型，适用于高性能计算和分布式计算环境。

QuickPod是一个提供经济高效的GPU和CPU租赁服务的平台，用户可以从全球市场选择各种GPU和CPU供应商，支持动态定价，用户可以根据需求选择不同型号的设备，如H100、RTX 4090或RTX 3090。

Ratchet是一个跨平台的浏览器机器学习框架，支持多种机器学习模型，兼容各种浏览器，易于集成到现有的Web应用中，提供高性能的计算能力，并且设计了用户友好的API，方便开发者使用。

COSMA是由瑞士国家超级计算中心（CSCS）开发的分布式通信优化矩阵乘法算法。该算法专注于在大规模并行计算环境中实现高效的矩阵乘法运算，特别适用于高性能计算（HPC）场景。COSMA通过优化分布式系统中的通信模式，显著提升了矩阵乘法的计算效率，尤其适用于科学计算和机器学习中的复杂矩阵运算。

gla-jax是一个基于JAX和pallas的Gated Linear Attention (GLA)核实现，专注于为长序列处理提供高效解决方案。它通过多种GLA实现和内存优化技术，显著提升了序列处理的性能和效率。

HIVE Digital Technologies专注于构建和运营尖端数据中心，结合数据操作的专业知识与比特币挖矿，推动Web3、人工智能和高性能计算在去中心化数字经济中的发展。

Enfabrica ACF SuperNIC 是一种专为AI和加速计算设计的高性能网络接口控制器芯片，提供3.2 Tbps带宽和多端口800-Gigabit-Ethernet连接，支持超过50万GPU的大型AI集群。该项目旨在解决AI数据中心中的计算和网络瓶颈问题，提升GPU集群的互连效率和可扩展性。

OpenXLA是一个专为AI模型编译优化的开源框架，旨在提升模型运行效率。它通过高级编译技术支持跨硬件加速，适用于多种深度学习任务，帮助开发者在不同硬件平台上实现高性能计算。

Candle是一个用Rust编写的机器学习框架，旨在提供高性能的计算能力，灵活的模型构建方式，支持多种机器学习任务，且易于集成和扩展，适用于各种场景。

Dinosaur是一个用于全球大气建模的谱动力学核心，采用JAX编写，旨在提供高效的数值计算和强大的可扩展性，适用于气候与天气模型的研究。

Taichi是一种嵌入在Python中的领域特定语言，旨在加速Python代码执行，使其运行速度接近C++甚至CUDA，提供高性能的计算能力，同时保持Python的灵活性和简洁性。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并内置自动微分功能，具有强大的并行计算能力，适合各类高性能计算任务。

Blackwell Ultra是NVIDIA于2025年发布的新一代AI工厂平台，基于Blackwell架构设计，包含GB300 NVL72机架级解决方案和HGX B300 NVL16系统。其AI性能较上一代提升1.5倍，支持复杂推理、迭代规划及实时视频生成等应用，可无缝集成Spectrum-X以太网和Quantum-X800 InfiniBand网络平台。平台采用全液冷设计，提供业界领先的远程内存访问能力，适用于构建AI工厂基础设施。