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SENet 是用 Cuda 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。
Squeeze-and-Excitation Networks
ThunderKittens 是用 Cuda 编写的系统软件，属于操作系统或底层系统软件，主打速度快。
目前累计 3.8k star、333 fork，主要语言为 Cuda，项目始于 2024 年，采用 MIT 许可。最近状态：近半年有提交。适合：系统与底层开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。HazyResearch/ThunderKittens 是一个以 Cuda 为主的开源项目，目前累计 3.8k star、333 fork，近半年有提交。项目未标注主题标签。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。无主题标签
README
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SageAttention 是用 Cuda 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metri…
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cuda-course 是用 Cuda 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
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how-to-optim-algorithm-in-cuda 是用 Cuda 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
how to optimize some algorithm in cuda.
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deep-high-resolution-net.pytorch 是用 Cuda 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
The project is an official implementation of our CVPR2019 paper "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"