Обучение и запуск ИИ на GPU: лучшее в 2026

Open source-платформа для полного цикла разработки и развёртывания моделей машинного обучения с API для Python и C++.

GUI с узловым графом, API и бэкенд для локального запуска диффузионных моделей и генерации изображений, видео, аудио и 3D-контента.

Движок для инференса LLM и мультимодальных моделей на C/C++, работающий локально и в облаке на разных аппаратных платформах.

Быстрая и эффективная по памяти библиотека и сервер для запуска и обслуживания больших языковых моделей через API, совместимый с OpenAI.

Кроссплатформенный терминал с OpenGL-ускорением на GPU, который использует другие инструменты, например tmux, для вкладок и разделения окон.

Библиотека для оптимизации глубокого обучения, упрощающая и ускоряющая распределённое обучение и инференс больших моделей.

Библиотека на C++ с привязками для Python для быстрого поиска похожих объектов и кластеризации плотных векторов, с опциональным ускорением на GPU.

Библиотека Python, которая запускает большие языковые модели послойно и позволяет выполнять инференс моделей класса 70B на одной GPU с 4 ГБ памяти без квантования.

SGLang — открытый фреймворк для инференса больших языковых и мультимодальных моделей, а также diffusion-моделей на GPU, TPU и CPU разных платформ.

Минималистичный фреймворк для глубокого обучения с API тензоров в стиле PyTorch, autograd, компилятором и поддержкой множества ускорителей.

Платформа для симуляции в робототехнике и embodied AI: объединяет мультифизический движок, фотореалистичный рендерер и кроссплатформенный компилятор с интерфейсом на Python.

Локальный движок инференса для запуска крупной модели Qwen3.8-Flash-Next на потребительских GPU NVIDIA или AMD в Windows и Linux, с API, совместимыми с OpenAI и Anthropic.

Официальная реализация FlashAttention — точного и экономного по памяти attention-ядра для обучения и инференса Transformer-моделей на GPU.

Оптимизированная для GPU библиотека и эталонные скрипты для обучения крупных трансформерных моделей с многомерным параллелизмом.

GPU.js преобразует простые функции JavaScript в шейдерный код, чтобы выполнять их на GPU в браузерах и Node.js, а при необходимости переключается на обычный JavaScript.

Нативный для edge-устройств движок для инференса MoE-моделей с открытыми весами, например DeepSeek-V4 и Qwen3.6, на потребительских GPU и CPU.

Слой управления KV-кэшем, который хранит, передаёт и повторно использует кэши внимания LLM между serving-движками, сокращая время до первого токена.

Открытая книга и коллекция кода с конспектами по современному CUDA и более чем 200 ядрами для HGEMM, GEMM с FP8/FP4 и Flash-Attention.

Открытая система для запуска, управления и масштабирования AI-нагрузок в Kubernetes, Slurm и более чем 20 облаках и у GPU-провайдеров через единый интерфейс.

Библиотека шаблонов CUDA C++ и DSL для Python для написания высокопроизводительных GEMM-ядер и других ядер линейной алгебры на GPU NVIDIA.

Библиотека для обмена данными между GPU при dispatch и combine в MoE с expert parallelism: поддерживает FP8, NVLink и RDMA для обучения и инференса.

Десктопное приложение для стабилизации видео по данным гироскопа, записанным камерой или внешними датчиками.

Офлайн-фреймворк инференса с открытым исходным кодом от DeepSeek для запуска DeepSeek-V4.1-Flash на NVIDIA SM100 и Huawei Ascend 950.

Инструмент для Windows, который позволяет просматривать и редактировать профили драйверов NVIDIA, в том числе многие скрытые настройки, недоступные в панели управления NVIDIA.

Интерактивный монитор NVIDIA GPU в терминале: показывает состояние устройств и процессов, позволяет выбирать устройства через CLI и предоставляет Python API.

CLI определяет GPU, CPU и RAM и ранжирует локальные LLM с HuggingFace, которые действительно запустятся на вашем оборудовании, по результатам бенчмарков, а не числу параметров.

Стек PyTorch для инференса на устройствах: запуск экспортированных моделей на телефонах, ноутбуках, в браузерах и на микроконтроллерах.

Docker-образ с headless-клиентом Steam и рабочим столом для трансляции игр в браузер, Moonlight или Steam Link.

Модульный веб-интерфейс для генерации изображений, видео и аудио с помощью ИИ на базе Stable Diffusion, Flux, Wan и других моделей, с вкладкой для работы с workflow в ComfyUI.

Кроссплатформенная библиотека на C++ для фильтрации изображений и видео через OpenGL/ES, с бьюти-фильтрами и эффектами на основе распознавания лиц.

Мост GPU-over-IP позволяет машинам без GPU использовать CUDA GPU, установленные на удалённых серверах, через сеть.

Открытая control plane для подготовки и оркестрации GPU-вычислений при обучении и инференсе в GPU-облаках, Kubernetes, на виртуальных машинах и локальных кластерах.

Открытый runtime на Go и Python для бессерверных AI-нагрузок: GPU-инференс, изолированные песочницы и фоновые задачи.

Терминал на Rust с GPU-рендерингом: фоновый сервер сохраняет оболочки и панели после закрытия окна, поддерживает сессии с AI-агентами и удалённую работу по SSH.

Запускайте ffmpeg на удалённой машине с GPU с любого клиента через один TCP-порт — без проброса GPU и общих файловых систем.

Пошаговый курс по созданию голосового AI-колл-центра с FastRTC, Superlinked, Twilio, Opik и Runpod.

Фреймворк для обучения LLM, VLM, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом на NVIDIA GPU и Kunlun XPU, построенный на Megatron-LM и нативных для torch бэкендах.

Настройка для запуска Mirai S 27B (Qwen3.8-27B в формате GGUF) на RTX 4070 с 12 ГБ памяти, с окном контекста на 262 тыс. токенов и K/V-кэшем q8_0.

Введите текстовый запрос и получите 3D-персонажа с ригом, который выполняет заданное движение: fal video models, восстановление позы в GVHMR и ретаргетинг в Mixamo.