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搜索 GPU ，共找到 150 条记录
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

huggingface-zerogpu
sickn33/antigravity-awesome-skills
329
本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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RuView模型高级训练流程

ruview-model-training
ruvnet/RuView
277
本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。
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GPU计算资源与容量询价管理

ito-compute
affaan-m/ECC
492
该工具用于管理高性能GPU计算资源，支持查询实时GPU库存（如H100/H200），提交认证的固定费率询价（RFQ），并跟踪采购和部署状态。用户可用于规划GPU算力租赁或购买，包括设备凭证管理和节点资格验证。
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I3D图形学会议投稿策略指南

acm-siggraph-symposium-on-interactive-3d-graphics-and-games
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
354
本指南旨在帮助作者为ACM I3D图形学研讨会定位研究论文。内容涵盖实时渲染、交互式3D系统和GPU算法等核心主题，指导作者如何构建研究框架、补充证据，并与相关学术会议进行对比，以提高投稿成功率。
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PPoPP并行编程会议投稿策略

acm-sigplan-symposium-on-principles-and-practice-of-parallel-programming
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
258
本指南专为目标投稿PPoPP（并行编程原理与实践研讨会）的作者设计。它帮助作者判断其计算机科学手稿是否适合该顶级会议，重点涵盖并行编程模型、编译器、运行时和多核/GPU系统等领域。提供了关于如何重构论文叙事、确定证据缺失点以及将工作定位到相关顶会（如SC, HPDC）的专业建议。
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基因组智能DNA模型

genomic-intelligence
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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利用托管式Transformer DNA语言模型，通过REST API或MCP服务器直接从DNA序列预测调控特征、基因结构和表达。包含六个任务：启动子、剪接位点、增强子、染色质状态、表达量、基因注释。无需本地GPU。
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MLSys会议投稿全流程规划

mlsys-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
441
这是一个用于管理机器学习系统会议（MLSys）投稿全生命周期的项目指南。它涵盖了完整的科研项目周期，从选题、论文撰写，到处理审稿意见、提交实验成果，直至最终的会议发表。内容强调了时间节点的倒推规划、关键资源（如GPU时间）的管理，以及如何预先应对各种项目失败模式和决策分支。
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PPoPP论文相关工作定位指南

ppopp-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
183
本指南为研究人员提供了撰写顶级并行计算会议（如PPoPP）论文“相关工作”部分的专业指导。核心在于强调“delta-first”的量化比较，要求作者将工作定位在具体的并行编程技术前沿，包括并发数据结构、运行时调度、GPU加速和内存模型，确保学术定位准确。
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并行性能论文可复现性指南

ppopp-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
250
本文档详细阐述了如何确保并行计算性能论文具有科学的可复现性。由于并行结果极度依赖于硬件架构、拓扑结构和运行时环境，因此必须全面记录所有细节，包括CPU/GPU规格、互连技术、线程亲和性策略、随机种子和编译器标志。核心在于证明性能的‘增长趋势’是稳健的，而非依赖于特定机器的绝对数据。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
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本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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AI 推理服务网格

ai-inference-service-mesh
sickn33/agentic-awesome-skills
283
使用 Istio/Linkerd 服务网格管理 AI 推理流量：启用严格 mTLS、按服务账户授权、出站白名单、模型灰度与 A/B 路由、熔断限流及跨集群容灾，保障 GPU 推理服务的安全与稳定。
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