用于C++的SIMD向量类
data-parallel 开源项目推荐(16 个)
data-parallel 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 全部 16
GitHub 共 16 个仓库,已全部展示ALP:自适应无损浮点压缩
Paddle 大型分类工具,支持 ArcFace、CosFace、PartialFC、Data Parallel + Model Parallel。模型包括ResNet、ViT、Swin、DeiT、CaiT、FaceViT、MoCo、MAE、ConvMAE、CAE。
GPU泊松重建的cuda实现。(基于数据并行八叉树)
bert_seq2seq的DDP版本,支持bert、roberta、nezha、t5、gpt2等模型,支持seq2seq、ner、关系抽取等任务,无需添加额外代码,轻松启动DDP多卡训练。
DGST:在Apache Spark上高效且可扩展的广义后缀树构建
多GPU并行化的YOLOv5训练和推理流水线——数据并行扩展与吞吐量调优。
论文《Adaptive Consensus Gradients Aggregation for Scaled Distributed Training》的示例实现。
OpenCL 中的数据并行原语实现及其原生代码版本
OpenCL 图像处理:使用 OpenCL 这一并行计算框架探索高效的图像处理算法。将彩色图像转换为灰度图像,以用于皮肤癌检测等任务,并借助 ISIC 2020 Challenge Dataset。包含优化的并行算法和文档,便于无缝实现。
用于 malt2 的 Torch rock。
我基于《Data Parallel C++》一书对第 9 章和第 11 章的演示。
JAX/Flax NNX 的训练、测试与 CI 基础设施:JAX 运行时设置、设备网格与 SPMD 分片、optax 优化器、Orbax 检查点存储、早停、实验日志记录、GPU 计算任务、全新解释器测试工具,以及可复用的 CI 门禁和操作。
这是威斯康星大学麦迪逊分校 2020 年秋季大数据系统课程(CS 744)的第二次作业。
MPI 实验项目,演示用于对向量执行分布式数值计算的集合通信原语。实现广播、分散、收集、归约和扫描操作,同时在多个进程间管理向量分段(《Introduction to Parallel Computing》,UNIWA)。
通过操作系统管道从零实现环、树和朴素全归约,以及带误差反馈的 top-k、QSGD 和符号梯度压缩:数据并行训练中的精度与字节数对比
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 16 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/data-parallel。
- 该话题在 GitHub 上共有 16 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 16 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 16 个项目累计 2078 Star,覆盖 6 种主要语言,数据更新于 2026-11-08。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。