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搜索 多 GPU ，共找到 27 条记录
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FAISS：高效向量相似性搜索库

faiss
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。
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GPU驱动数据策划

nemo-curator
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NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
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一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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PEFT 高效微调指南

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介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程，帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。
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Ray数据处理平台

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Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Ray Train 分布式协调

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Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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SGLang 结构化推理服务

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SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration
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SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。
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TensorRT LLM 推理优化

tensorrt-llm
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在 NVIDIA GPU 上使用 TensorRT 优化大模型推理，支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 扩展及高吞吐量部署，适合实时与生产环境。
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Vast.ai分布式训练与成本管理

vastai-core-workflow-b
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这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。
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多环境云资源部署配置

vastai-multi-env-setup
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本指南详细介绍了如何在Vast.ai云平台上实现开发、预发布和生产环境的隔离配置。它通过使用环境变量和配置类，强制执行独立的API密钥、预算上限、实例限制和GPU白名单，从而确保资源高效管理和成本控制。
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AI深度学习GPU性能优化

vastai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。
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