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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。
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。
目前累计 1.6k star、403 fork，主要语言为 Cuda，项目始于 2016 年，采用 MIT 许可。最近状态：已有一段时间未更新。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。msracver/FCIS 是一个以 Cuda 为主的开源项目，目前累计 1.6k star、403 fork，较长时间未更新。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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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
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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.
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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.