FCIS 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。
Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation
nccl-tests 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。
目前累计 1.7k star、411 fork,主要语言为 Cuda,项目始于 2017 年,采用 BSD-3-Clause 许可。最近状态:近一个月有提交。适合:正在做技术选型的开发者。
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。NVIDIA/nccl-tests 是一个以 Cuda 为主的开源项目,目前累计 1.7k star、411 fork,近 30 天内有提交。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。FCIS 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。
Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation
cub 是用 Cuda 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ARCHIVED] Cooperative primitives for CUDA C++. See https://github.com/NVIDIA/cccl
diff-gaussian-rasterization 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。
Deformable-Convolution-V2-PyTorch 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。
Deformable ConvNets V2 (DCNv2) in PyTorch
torchsparse 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[MICRO'23, MLSys'22] TorchSparse: Efficient Training and Inference Framework for Sparse Convolution on GPUs.
tsne-cuda 是用 Cuda 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
GPU Accelerated t-SNE for CUDA with Python bindings
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