多线程性能提升

NVIDIA free-threaded-python 提供了一个无全局解释器锁（GIL）的 Python 环境，集成了 NVIDIA 的深度学习库，旨在为 Python 生态系统中的并发执行迈出一步。该项目通过消除 GIL 限制，提高 Python 在多线程环境下的性能，并且易于与现有的 Python 项目集成，为开发者提供了更高效的多线程应用解决方案。

NVIDIA free-threaded-python 提供了一个无全局解释器锁（GIL）的 Python 环境，集成了 NVIDIA 的深度学习库，旨在为 Python 生态系统中的并发执行迈出一步。该项目通过消除 GIL 限制，提高 Python 在多线程环境下的性能，并且易于与现有的 Python 项目集成，为开发者提供了更高效的多线程应用解决方案。

高性能的Python计算引擎，专为数据处理和人工智能设计，能够自动并行化Python程序，无需重写代码，大幅提升计算效率

开源机器学习框架

Intel的LLM加速库，旨在通过使用Intel显卡和带NPU的CPU来加速主流深度学习框架的运行。

socketify.py是一个为PyPy3和Python3提供WebSockets和高性能Http/Https服务器的项目，旨在让开发者能够轻松创建高效的网络应用。

coroutine 是一个为 Go 语言提供持久协程的库，旨在简化并发编程。它使开发者能够轻松创建和管理协程，特别适合处理长时间运行的任务，同时保持程序的响应性。该库与 Go 的原生 goroutines 完全兼容，提供了易于使用的 API，以提高开发效率。

Python版本的TensorFlow深度学习API

Muduo是一个用于开发高性能网络应用的C++非阻塞I/O网络库，具有事件驱动设计，适合多线程环境。