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k2 是用 Cuda 编写的学习资料，用于算法与数据结构学习。
FSA/FST algorithms, differentiable, with PyTorch compatibility.
Liu-xiandong / How_to_optimize_in_GPU
How_to_optimize_in_GPU
This is a series of GPU optimization topics. Here we will introduce how to optimize the CUDA kernel in detail. I will introduce several basic kernel optimizations, including: elementwise, reduce, sgemv, sgemm, etc. The performance of these kernels is basically at or near the theoretical limit.
How_to_optimize_in_GPU 是用 Cuda 编写的系统软件，属于操作系统或底层系统软件。
目前累计 1.4k star、188 fork，主要语言为 Cuda，项目始于 2021 年，采用 Apache-2.0 许可。最近状态：已有一段时间未更新。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。Liu-xiandong/How_to_optimize_in_GPU 是一个以 Cuda 为主的开源项目，目前累计 1.4k star、188 fork，较长时间未更新。主要方向：elementwise、gpu-acceleration、high-performance-computing、hpc、reduce、sgemm。
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。README
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cs344 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。
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SGEMM_CUDA 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，主打速度快。
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FlashKDA 是用 Cuda 编写的系统软件，属于操作系统或底层系统软件，主打高性能。
FlashKDA: high-performance Kimi Delta Attention kernels
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Learn-CUDA-Programming 是用 Cuda 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
Learn CUDA Programming, published by Packt