一些開源的 GPU 加速和平行計算庫，涵蓋了不同的程式語言和用途：

suv789發表於2024-06-22
GPU

  1. 一些開源的 GPU 加速和平行計算庫，涵蓋了不同的程式語言和用途：

    通用 GPU 程式設計庫

    1. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

      • 儘管 CUDA 本身不是開源的，但它有很多開源專案和庫基於CUDA開發，用於平行計算。
      • 示例專案: cuDNN（NVIDIA深度學習加速庫）

    2. OpenCL (Open Computing Language)

      • OpenCL 是一個開放標準，支援多種平臺（包括GPU、CPU等）上的平行計算。
      • 官網連結: Khronos OpenCL

    3. HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability)

      • HIP 是 AMD 開發的一個 API，允許程式碼在 AMD 和 NVIDIA 的GPU上執行。
      • GitHub 專案: HIP

    深度學習庫

    1. TensorFlow

      • TensorFlow 是一個流行的機器學習框架，支援 GPU 加速。
      • GitHub 專案: TensorFlow

    2. PyTorch

      • PyTorch 是另一個流行的深度學習框架，也支援 GPU 加速。
      • GitHub 專案: PyTorch

    3. MXNet

      • MXNet 是一個高效、靈活的深度學習框架，支援 GPU 加速。
      • GitHub 專案: MXNet

    數值和科學計算庫

    1. CuPy

      • CuPy 是一個 NumPy 的實現，為 NVIDIA GPU 提供陣列計算支援。
      • GitHub 專案: CuPy

    2. ArrayFire

      • ArrayFire 是一個高效能的科學計算庫，支援 CUDA、OpenCL 和 CPU 後端。
      • GitHub 專案: ArrayFire

    3. Thrust

      • Thrust 是一個並行演算法庫，類似於 C++ 標準模板庫（STL），但支援 GPU 加速。
      • GitHub 專案: Thrust

    圖形和訊號處理

    1. Vulkan

      • Vulkan 是一個低開銷、高效能的圖形和計算 API，支援 GPU 加速。
      • 官網連結: Vulkan

    2. OpenCV

      • OpenCV 是一個開源的計算機視覺和機器學習軟體庫，支援 GPU 加速（使用 CUDA）。
      • GitHub 專案: OpenCV

    平行計算框架

    1. MPI (Message Passing Interface)

      • 雖然 MPI 本身更多用於分散式計算，但結合 GPU 可以實現大規模平行計算。
      • 示例專案: Open MPI

    2. Dask

      • Dask 是一個靈活的平行計算庫，可以擴充套件 Python 生態系統，並支援對大資料進行 GPU 加速計算。
      • GitHub 專案: Dask

    這些庫和框架提供了強大的 GPU 加速和平行計算能力，適用於從科學研究到商業應用的各種場景。選擇合適的工具取決於你的具體需求、硬體環境以及程式語言偏好。

一些更多的開源 GPU 加速和平行計算庫，涵蓋了不同的領域和應用：

圖神經網路 (GNN) 和大規模圖處理

  1. DGL (Deep Graph Library)

    • DGL 是一個專門用於圖神經網路的深度學習框架，支援 GPU 加速，並與 PyTorch、TensorFlow 等框架相容。
    • GitHub 專案: DGL

  2. PyG (PyTorch Geometric)

    • PyG 是一個基於 PyTorch 的圖神經網路庫，提供了一組簡潔易用的 API 來處理圖資料，並支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: PyG

  3. Gunrock

    • Gunrock 是一個高效的 GPU 圖處理庫，適用於大規模圖計算任務。
    • GitHub 專案: Gunrock

資料庫和大資料處理

  1. RAPIDS

    • RAPIDS 是一個開源的 GPU 加速資料科學和分析生態系統，包括資料幀操作（cuDF）、機器學習（cuML）以及圖分析（cuGraph）。
    • GitHub 專案: RAPIDS

  2. BlazingSQL

    • BlazingSQL 是一個 GPU 加速的 SQL 引擎，可以與 RAPIDS 生態系統無縫整合，實現快速的大資料查詢和分析。
    • GitHub 專案: BlazingSQL

高效能運算 (HPC)

  1. Kokkos

    • Kokkos 是一個跨平臺的並行程式設計模型，支援 CUDA、OpenMP 等多種後端，適合高效能運算應用程式。
    • GitHub 專案: Kokkos

  2. GPUDirect RDMA

    • GPUDirect RDMA 是 NVIDIA 提供的技術，允許 GPU 直接訪問遠端記憶體，透過 RDMA 網路進行高效的資料傳輸。
    • 示例專案: GPUDirect

神經網路加速器

  1. TensorRT

    • TensorRT 是 NVIDIA 提供的一個高效能深度學習推理最佳化器和執行時庫，雖然其核心不是完全開源的，但其部分元件和使用示例是開源的。
    • GitHub 專案: TensorRT

  2. ONNX Runtime

    • ONNX Runtime 是一個高效能的跨平臺推理引擎，支援多個硬體加速器，包括 GPU。
    • GitHub 專案: ONNX Runtime

科學計算和模擬

  1. GROMACS

    • GROMACS 是一個用於分子動力學模擬的高效能軟體，廣泛應用於研究化學、生物學和藥物設計，支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: GROMACS

  2. LAMMPS

    • LAMMPS 是一個經典的分子動力學模擬包，廣泛用於材料科學研究，支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: LAMMPS

視覺化和圖形渲染

  1. VisPy

    • VisPy 是一個高效能的互動式資料視覺化庫，基於 OpenGL 實現，支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: VisPy

  2. Blender

    • Blender 是一個開源的3D建模、動畫和渲染軟體，支援透過 Cycles 渲染引擎的 GPU 加速渲染。
    • 官網連結: Blender

以上這些庫和工具可以幫助你在不同的計算領域中利用 GPU 的強大計算能力，加速你的工作流程和研究。選擇合適的工具需要考慮到具體的應用場景、硬體配置以及程式語言和框架的相容性。

更多一些領域和相關的開源 GPU 加速和平行計算庫：

深度學習框架

  1. TensorFlow

    • TensorFlow 是一個開源的深度學習框架，廣泛用於研究和生產環境。它支援 GPU 加速並提供了豐富的工具和庫來構建和訓練各種型別的神經網路。
    • GitHub 專案: TensorFlow

  2. PyTorch

    • PyTorch 是另一個流行的深度學習框架，以其動態計算圖和易用性而著稱，廣泛用於學術研究和工業應用，支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: PyTorch

  3. JAX

    • JAX 是一個高效能數值計算庫，允許使用者使用 Python 編寫程式碼並自動獲得 GPU 加速和自動微分功能。
    • GitHub 專案: JAX

機器學習和資料處理

  1. CuML

    • CuML 是 RAPIDS 的機器學習庫，提供了一組與 scikit-learn 相容的 API，用於 GPU 加速的機器學習演算法。
    • GitHub 專案: CuML

  2. XGBoost

    • XGBoost 是一個高效的梯度提升決策樹演算法，實現了 GPU 加速，可以大幅提高訓練速度。
    • GitHub 專案: XGBoost

  3. LightGBM

    • LightGBM 是微軟開發的一個高效能梯度提升框架，也支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: LightGBM

影像處理和計算機視覺

  1. OpenCV

    • OpenCV 是一個開源的計算機視覺和機器學習軟體庫，提供了豐富的影像處理和分析工具，並支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: OpenCV

  2. NVIDIA DALI

    • NVIDIA DALI 是一個用於深度學習訓練的高效能資料載入和增強庫，支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: NVIDIA DALI

自然語言處理 (NLP)

  1. Hugging Face Transformers

    • Hugging Face 的 Transformers 庫提供了大量預訓練的 NLP 模型（如 BERT、GPT 等），並支援 GPU 加速。
    • GitHub 專案: Transformers

  2. Fairseq

    • Fairseq 是 Facebook AI Research 開發的一個用於序列到序列模型的開源庫，支援 NLP 和語音識別任務，並提供 GPU 加速。
    • GitHub 專案: Fairseq

數值線性代數

  1. cuBLAS

    • cuBLAS 是 NVIDIA 提供的一個最佳化的線性代數庫，專為 GPU 加速的矩陣操作而設計。
    • 文件連結: cuBLAS

  2. cuSolver

    • cuSolver 是一個用於求解線性系統、特徵值問題和奇異值分解的高效能 GPU 加速庫。
    • 文件連結: cuSolver

並行程式設計模型

  1. Thrust

    • Thrust 是一個 C++ 標準模板庫（STL）風格的並行演算法庫，支援 GPU 和多核 CPU 後端。
    • GitHub 專案: Thrust

  2. HPX

    • HPX 是一個高效能並行執行庫，提供非同步並行演算法和資料結構，適用於大規模平行計算。
    • GitHub 專案: HPX

以上這些庫涵蓋了從基礎深度學習框架到各類專門的加速器和工具，可以幫助你在不同應用場景中充分利用 GPU 的計算能力。選擇合適的工具時，需要根據你的具體需求、目標應用領域以及現有的軟硬體環境進行評估。

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