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。
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。
这是复旦大学王一老师开源的一个高效GPT实现，经过2.5年的努力，旨在单个GPU上成熟且高度优化。
Chapyter 是 JupyterLab 的扩展，能将 GPT-4 无缝连接到编程环境，具备代码解释器，能够将自然语言描述翻译成 Python 代码并自动执行，提升编程效率和交互式学习体验。
Zenqira平台致力于将高性能AI训练能力普及化，使其对新手和成熟企业都变得实惠且可扩展。
该项目提供了多种梯度下降算法的实现，旨在高效优化机器学习模型的训练过程。
