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    矩阵乘法性能

    sgemm.cu开源项目 – 挑战cuBLAS性能极限的项目
    sgemm.cu开源项目 – 挑战cuBLAS性能极限的项目

    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。

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    CUDA优化矩阵乘法性能自定义SGEMM内核高性能计算
    tilelang开源项目 – 高效的领域特定语言
    tilelang开源项目 – 高效的领域特定语言

    专门为流化 GPU/CPU 内核开发设计的领域特定语言,让开发者在不牺牲性能的前提下,更高效地开发计算密集型任务。

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    GPU/CPU内核开发tilelang领域特定语言高效计算
    nvcc4jupyter开源项目 – Jupyter Notebook中运行CUDA C++的插件
    nvcc4jupyter开源项目 – Jupyter Notebook中运行CUDA C++的插件

    nvcc4jupyter是一个用于Jupyter Notebook的CUDA C++插件,允许用户方便地在Jupyter环境中编写和执行CUDA C/C++代码,集成CUDA编译器,简化GPU编程与测试流程。

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    CUDA C++插件GPU编程Jupyter Notebooknvcc4jupyter
    fastllm开源项目 – 全平台高性能大模型加速库
    fastllm开源项目 – 全平台高性能大模型加速库

    fastllm是一个纯C++开发的全平台大模型加速库,具有无第三方依赖的特性,当前支持国产大模型如ChatGLM-6B和MOSS。该库在单卡上可实现超过10000个token每秒的处理速度,并且能够在安卓设备上流畅运行ChatGLM-6B,同时支持CUDA进行计算加速。

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    C++开发ChatGLM-6B支持CUDA加速大模型加速库
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