RightNow AI 是一个创新的 AI 驱动的 CUDA 代码优化平台，旨在帮助开发者快速提升 GPU 性能。它通过强大的 AI 技术，自动分析 CUDA 内核，识别性能瓶颈，并生成优化后的代码，相比手动优化，大大节省了时间和精力。该平台支持多种优化策略，如共享内存利用、线程协作、循环展开等，可实现高达 4 倍的性能提升。其主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者和企业，尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。RightNow AI 提供多种付费计划，包括按需付费、开发者、专业和企业套餐，满足不同规模用户的需求。
需求人群：
"该产品主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者、企业和研究团队，尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。对于从事机器学习、深度学习、高性能计算等领域的用户，RightNow AI 能够帮助他们快速提升代码性能，节省大量手动优化的时间和精力，从而更专注于核心业务逻辑的开发和研究。"
使用场景示例：
某人工智能研究团队在开发深度学习模型时，使用 RightNow AI 优化了其矩阵运算的 CUDA 内核，将计算速度提高了 3.8 倍，显著缩短了模型训练时间。
一家金融科技公司利用 RightNow AI 优化了其风险评估模型的 GPU 计算代码，提升了系统的实时处理能力，更好地满足了高频交易的需求。
一个高校科研团队在进行大规模物理模拟时，借助 RightNow AI 快速优化了复杂的 CUDA 代码，提高了计算效率，加速了科研进度。
产品特色：
自动分析 CUDA 内核，快速定位性能瓶颈，如内存限制或计算限制。
一键应用优化建议，无需手动调整代码，降低优化门槛。
支持多种优化策略，如共享内存、线程协作、循环展开等，提升代码性能。
提供交互式编辑器，用户可进一步调整优化结果，满足个性化需求。
生成详细的性能报告，帮助用户了解优化效果和改进方向。
使用教程：
访问 RightNow AI 官方网站并注册账号。
将需要优化的 CUDA 代码上传至平台。
平台自动分析代码并识别性能瓶颈，生成优化建议。
用户可选择一键应用优化建议，或在交互式编辑器中进一步调整。
优化完成后，平台生成优化后的代码及性能报告，用户可下载使用。
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AI 驱动的 CUDA 代码优化平台，快速提升 GPU 性能，无需手动优化复杂代码。
RightNow AI 是一个创新的 AI 驱动的 CUDA 代码优化平台，旨在帮助开发者快速提升 GPU 性能。它通过强大的 AI 技术，自动分析 CUDA 内核，识别性能瓶颈，并生成优化后的代码，相比手动优化，大大节省了时间和精力。该平台支持多种优化策略，如共享内存利用、线程协作、循环展开等，可实现高达 4 倍的性能提升。其主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者和企业，尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。RightNow AI 提供多种付费计划，包括按需付费、开发者、专业和企业套餐，满足不同规模用户的需求。
AI创新的优化计算赋能者
LLM GPU Helper 是一个专注于人工智能领域的在线平台，提供GPU内存计算、模型推荐和大模型知识库访问等服务。它通过量身定制的建议和专家知识，帮助企业加速AI应用，深受超过3500名用户的信赖，并获得了5.0的高评分。平台的主要优点包括高准确度的GPU内存计算器、个性化的模型推荐、全面的知识库访问以及对小型企业和初创公司的特别支持。
帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例
GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder，用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例，并比较它们的价格、配置和性能等信息，从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算，GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能，让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选，从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。
WoolyAI 是一种通过解耦 CUDA 执行与 GPU 来实现无限制 AI 基础设施管理的技术。
WoolyAI 是一种创新的 AI 基础设施管理技术，通过其核心产品 WoolyStack，实现了将 CUDA 执行从 GPU 解耦，从而打破了传统 GPU 资源管理的限制。该技术允许用户在 CPU 基础设施上运行 Pytorch 应用，并通过 Wooly 运行时库将计算任务动态分配到远程 GPU 资源。这种架构不仅提高了资源利用率，还降低了成本，并增强了隐私和安全性。其主要面向需要高效 GPU 资源管理的企业和开发者，尤其是在云计算和 AI 开发场景中。
专为 AI 设计的 GPU 云平台，提供高性能基础设施和全天候支持。
CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台，提供灵活且高效的 GPU 集群，能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性，适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave，用户能够显著降低云成本，同时提升服务响应速度，是 AI 创新的理想选择。
DeepGEMM是一个用于高效FP8矩阵乘法的CUDA库，支持细粒度缩放和多种优化技术。
DeepGEMM是一个专注于高效FP8矩阵乘法的CUDA库。它通过细粒度缩放和多种优化技术，如Hopper TMA特性、持久化线程专业化、全JIT设计等，显著提升了矩阵运算的性能。该库主要面向深度学习和高性能计算领域，适用于需要高效矩阵运算的场景。它支持NVIDIA Hopper架构的Tensor Core，并且在多种矩阵形状下展现出卓越的性能。DeepGEMM的设计简洁，核心代码仅约300行，易于学习和使用，同时性能与专家优化的库相当或更好。开源免费的特性使其成为研究人员和开发者进行深度学习优化和开发的理想选择。
使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练
karpathy/llm.c 是一个使用简单的 C/CUDA 实现 LLM 训练的项目。它旨在提供一个干净、简单的参考实现,同时也包含了更优化的版本,可以接近 PyTorch 的性能,但代码和依赖大大减少。目前正在开发直接的 CUDA 实现、使用 SIMD 指令优化 CPU 版本以及支持更多现代架构如 Llama2、Gemma 等。
提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。
Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。
FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，适用于变长序列服务。
FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为变长序列服务设计。它基于 CUDA 12.3 及以上版本开发，支持 PyTorch 2.0 及以上版本。FlashMLA 的主要优势在于其高效的内存访问和计算性能，能够在 H800 SXM5 上实现高达 3000 GB/s 的内存带宽和 580 TFLOPS 的计算性能。该技术对于需要大规模并行计算和高效内存管理的深度学习任务具有重要意义，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。FlashMLA 的开发灵感来源于 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目，旨在为研究人员和开发者提供一个高效的计算工具。
为您的工作流程选择合适的云GPU供应商。
Cloud GPUs是一个网站,帮助您比较和选择适合您工作流程的云GPU供应商。该网站列出了多家云GPU提供商及其GPU型号和价格,方便您快速找到合适的GPU资源。无论您是进行机器学习训练、科学计算还是图形渲染,Cloud GPUs都能为您推荐高性能且经济实惠的云GPU解决方案。
GPUX - 快速运行云GPU
GPUX是一个快速运行云GPU的平台。它提供了高性能的GPU实例，用于运行机器学习工作负载。GPUX支持各种常见的机器学习任务，包括稳定扩散、Blender、Jupyter Notebook等。它还提供了稳定扩散SDXL0.9、Alpaca、LLM和Whisper等功能。GPUX还具有1秒冷启动时间、Shared Instance Storage和ReBar+P2P支持等优势。定价合理，定位于提供高性能GPU实例的云平台。
在自己的GPU上免费生成AI图像
NMKD稳定扩散GUI是一个方便的界面工具，可以在自己的硬件上本地运行稳定扩散，这是一个用于从文本生成图像的机器学习工具包。它完全没有审查和过滤，生成的内容我不负责。不会共享/收集任何数据。该工具正在积极开发中，可能会出现一些小问题。 主要功能： - 包含依赖项，无需复杂安装 - 支持文本到图像和图像到图像（图像+文本提示） - 支持基于指令的图像编辑（InstructPix2Pix） - 提示功能：关注/强调，负面提示 - 支持自定义稳定扩散模型和自定义VAE模型 - 同时运行多个提示 - 内置图像查看器，显示生成图像的信息 - 内置超分辨率（RealESRGAN）和人脸修复（CodeFormer或GFPGAN） - 提示队列和提示历史 - 创建无缝（平铺）图像的选项，例如用于游戏纹理 - 支持加载自定义概念（文本反转） - 支持加载LoRA概念/角色/风格 - 各种用户体验功能 - 速度快，取决于您的GPU（RTX 4090每张图像<1秒，RTX 3090每张图像<2秒） - 内置安全措施，扫描下载的模型是否包含恶意软件 - 内置更新工具 系统要求：请参阅GitHub指南 如果您想支持开发，请查看我的Patreon，您还可以获得我最新的视频插帧工具Flowframes。 https://www.patreon.com/platform/iframe?widget=become-patron-button&redirectURI=https%3A%2F%2Fitch.io%2Fgame%2Fedit%2F755540%23published&creatorID=19695417 如果需要帮助或有问题，请加入Discord： https://discord.com/widget?id=777892450232434688&theme=dark 请不要直接私信或@我，如果需要帮助，请使用stable-diffusion-gui频道。
NVIDIA H200 NVL GPU，为AI和HPC应用加速
NVIDIA H200 NVL PCIe GPU是基于NVIDIA Hopper架构的最新产品，专为低功耗、风冷企业机架设计，提供灵活的配置以加速各种规模的AI和高性能计算(HPC)工作负载。H200 NVL拥有比NVIDIA H100 NVL更高的内存和带宽，能够更快地微调大型语言模型(llm)，并提供高达1.7倍的推理性能提升。此外，H200 NVL还支持NVIDIA NVLink技术，实现GPU间通信速度比第五代PCIe快7倍，满足HPC、大型语言模型推理和微调的需求。H200 NVL还附带了强大的软件工具，包括NVIDIA AI Enterprise，这是一个云原生软件平台，用于开发和部署生产AI。
租用云GPU，从0.2美元/小时起
RunPod是一个可扩展的云GPU基础设施，用于训练和推理。你可以租用云GPU，从0.2美元/小时起，支持TensorFlow、PyTorch和其他AI框架。我们提供可信赖的云服务、免费带宽、多种GPU选项、服务器端点和AI端点，适用于各种场景。
TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。
TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面（CLI），帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术，能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业，从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外，TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项，用户只需为实际执行时间付费，无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商，从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划，个人计划每周提供 $5 的免费信用额度，而企业计划则提供更高级的支持和功能。
低成本按需GPU，为机器学习和AI任务即时启动
GPUDeploy是一个提供低成本按需GPU资源的网站，专为机器学习和人工智能任务设计，用户可以立即启动预配置的GPU实例，以支持复杂的计算任务。该产品主要优点包括低成本、即时可用性以及预配置的便利性，适合需要快速部署机器学习模型和算法的企业和个人。
专注人工智能领域的GPU云服务商
矩池云是一家专注于人工智能领域的GPU云服务商,提供稳定的人工智能云服务器、高速网盘等服务,支持公有云、私有云等专业级人工智能解决方案。帮助降低使用云服务门槛,提高科研教育效率。
一键式 AI 文章助手
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高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案
这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。
智能AI令牌管理和优化
Tokenomy是一款高级AI令牌计算器和成本估算工具，可用于LLMs。通过Tokenomy的高级令牌管理工具，优化您的AI提示，分析令牌使用情况，并节省OpenAI、Anthropic等LLM API的成本。
面向AI开发者的GPU云平台,高性价比,极致体验,计费灵活
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视频序列理解的GPU实现模型
PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型，它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。该模型在VideoMME、MVBench、VideoChatGPT Bench和VideoQA Bench等数据集上建立了新的最先进结果，仅使用1024个视觉令牌，吞吐量提高了8倍。
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Whisper加速器,利用GPU加速语音识别
Whisper Turbo旨在成为OpenAI Whisper API的替代品。它由3部分组成:一个兼容层,用于输入不同格式的音频文件并转换为Whisper兼容格式;开发者友好的API,支持一次性推理和流式模式;以及Rust + WebGPU推理框架Rumble,专门用于跨平台快速推理。
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