OpenXLA开源项目 – AI模型编译优化框架

NanoDB 是一个使用 CUDA 和 CLIP/SigLIP 的零拷贝多模态向量数据库，旨在实现高效的图像和文本相似性搜索。通过结合高性能计算和先进的模型，NanoDB 能够快速处理和检索多模态数据，极大地提高了数据传输的效率。

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。

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。

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。

一款高端、开源的集成笔记本电脑，尝试打破技术要么可维修、要么高度集成的固有观念，展示开源与高性能可以兼得

挑战cuBLAS在单精度通用矩阵乘法性能极限的项目，通过优化CUDA代码，实现了在特定GPU架构和矩阵尺寸下超越cuBLAS的计算速度，为高性能计算领域提供了新的可能性。

Solidus Ai Tech是一家旨在通过提供可访问的人工智能即服务(AIAAS)、区块链即服务(BAAS)、高性能计算(HPC)以及人工智能市场来推动未来人工智能的公司。它们的尖端技术由其本地代币AITECH支持。

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。

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。

AMD RyzenAI-SW是一款专为AMD Ryzen™ AI处理器优化的AI推理软件，旨在帮助开发者轻松部署高性能AI应用。通过高效优化，该软件能够充分释放Ryzen™ AI的加速潜力，提供丰富的教程和示例，使开发者能够快速上手。此外，它还支持Git LFS，确保大型文件的无缝管理。

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。

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。

ThunderKittens 是一个旨在简化 CUDA 深度学习核心编写的框架，以其简单性、可扩展性和高性能著称。它帮助开发者更轻松地编写高效的 CUDA 核心，特别适用于需要高性能计算的深度学习任务。

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。

Pulsar是一个本地运行的AI推理平台，允许用户在不依赖外部服务的情况下，利用自己的计算机处理AI模型推理。它支持多种AI模型，并提供用户友好的界面，使得共享和部署变得简单，同时具备高性能计算的支持。